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2023年12月23日发(作者：evaluate为什么用不了)
基于值函数基于策略梯度的 drl 算法
基于值函数的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）算法和基于策略梯度的DRL算法都是目前较为流行的强化学习方法。
基于值函数的DRL算法
基于值函数的DRL算法主要是通过学习一个值函数来实现强化学习。值函数指的是在某个状态下选择不同动作所带来的长期回报，通俗的讲就是动作的价值。基于值函数的强化学习算法主要有 Q-learning、SARSA、DQN等。下面我们以Q-learning为例来简单介绍基于值函数的DRL算法。
Q-learning算法的核心是求解值函数Q(s,a)，其中s表示当前状态，a表示动作。在Q-learning算法中，我们通过更新Q值来学习最优的策略。Q值的更新方式如下：
Q(s_t, a_t) = Q(s_t, a_t) + α(r_t+1 + γ*max(Q(s_t+1,a))-Q(s_t, a_t))
其中，α是学习率，γ是折扣因子，r_t+1是奖励信号。我们在运行算法的时候，会不断地更新Q值，最终得到最优的Q函数。
基于策略梯度的DRL算法则是通过直接学习策略来实现强化学习。在这种算法中，我们会输出一个概率分布函数，表示在当前状态下每个动作的选择概率。基于策略梯度的DRL算法主要有 REINFORCE、DDPG、A3C等。
REINFORCE算法是最基本的基于策略梯度的DRL算法。该算法的核心思想是利用梯度上升法搜索最优的策略。具体来说，我们要优化的是策略函数θ，通过最大化期望回报来得到最优的策略。策略函数可以表示为：
π_θ(a_t|s_t) = P(a_t|s_t,θ)
其中，π_θ(a_t|s_t)表示在状态s_t下选择动作a_t的概率。我们的目标是最大化期望回报：
J(θ) = E[R(θ)]
其中，R(θ)表示在执行策略θ的过程中所得到的回报。我们可以通过梯度上升法来更新参数，即：
θ_new = θ_old + α∇(J(θ))------（1）
通过求解梯度可以得到：
我们把式子（1）带入到（2）中，可以得到：
总结
基于值函数的DRL算法和基于策略梯度的DRL算法都有其各自的优缺点。基于值函数的DRL算法会更注重获取最优的Q函数，因而可以获得更高的性能。而基于策略梯度的DRL算法则可以直接获取最优的策略，不过在训练过程中对策略的更新可能会较为复杂。
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