基于值函数估计的强化学习算法研究_陈兴国

资 源 简 介

基于值函数估计的强化学习算法研究_陈兴国

详 情 说 明

强化学习是机器学习领域的重要分支，而基于值函数估计的算法在其中占据核心地位。值函数估计通过量化状态或状态-动作对的长期回报，为智能体提供决策依据。

这类算法的核心思想是通过迭代更新值函数，逐步逼近最优策略。常见的方法包括动态规划、蒙特卡洛法和时序差分学习，它们在精度与计算效率上各有优劣。其中，Q-learning和SARSA等经典算法都依赖于值函数的准确估计。

值得注意的是，值函数估计面临维度灾难和收敛性两大挑战。针对这些问题，研究者提出了函数逼近、经验回放等技术，显著提升了算法在复杂环境中的实用性。

随着深度学习的兴起，深度Q网络(DQN)等结合神经网络的方法进一步扩展了值函数估计的应用边界，使其能够处理高维状态空间，这已成为当前研究的热点方向。