Policy-based方法是一种强化学习的算法,其核心思想是通过优化策略来直接最大化期望的回报。在这种方法中,智能体有一个策略函数π(а|s),它决定了在给定状态下采取何种行动的概率。
具体来说,策略函数可以看作是一个从状态空间到动作空间的映射,即对于每一个状态s,策略函数π(а|s)都会给出一个在该状态下采取各个动作а的概率分布。因此,优化策略就是寻找一个最优的策略函数,使得按照这个策略函数进行决策时,能够得到最大的期望回报。
Policy-based方法的学习过程通常包括以下步骤:
1. 初始化:首先需要初始化策略函数和回报函数。
2. 采样:根据当前的策略函数,进行一系列的状态-动作对的采样。
3. 评估:计算这些状态-动作对的期望回报。
4. 更新:根据期望回报,更新策略函数。
5. 反复迭代:重复以上步骤,直到策略函数收敛到最优策略。
相比值基于的方法,Policy-based方法的优点是可以处理连续的动作空间和高维度的状态空间,而且更容易实现并行化。但是,它的缺点是可能会陷入局部最优,而且学习速度相对较慢。