RL強化學習各種演算法流程虛擬碼

阿新 • • 發佈：2019-01-22

policy iteration
value iteration

注：policy iteration使用bellman方程來更新value，最後收斂的value 即是當前policy下的value值（所以叫做對policy進行評估），目的是為了後面的policy improvement得到新的policy。而value iteration是使用bellman 最優方程來更新value，最後收斂得到的value即就是當前state狀態下的最優的value值。因此，只要最後收斂，那麼最優的policy也就得到的。因此這個方法是基於更新value的，所以叫value iteration。
TD(0)
SARSA
Q-learning
Double Q-learning
Deep Deterministic policy gradient( actor-citric)

policy iteration value iteration 注：policy iteration使用bellman方程來更新value，最後收斂的value 即是當前policy下的

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