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96SEO 2026-02-19 18:12 0
State)智能体接收到环境给的观测值之后会做出⼀个动作(Action)环境接收到智能体给的动作之后会做出⼀系列的反应例如对这个动作给予⼀个奖励(Reward)以及给出⼀个新的状态S。
这是⼀个反复与环境进⾏交互不断试错⼜不断进步的过程。
随机策略函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)在状态S下在动作空间随机抽样给出动作a。
动作价值函数Qπ(s∣a)Q_\pi(s|a)Qπ(s∣a)给当前状态S下的动作打分使用Q∗(s∣a)Q_*(s|a)Q∗(s∣a)得出分数最高的动作a。
1.价值学习Q*(s|a)给状态S下各种动作打分选择价值最大的最优动作a。
——Deep
2.策略学习π(a|s)在状态S随机概率抽样给出a。
——策略网络Policy
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