近似强化学习

资 源 简 介

近似强化学习

详 情 说 明

近似强化学习是强化学习领域中解决高维或连续状态空间问题的关键技术。当传统强化学习面临状态空间过大或连续时，精确维护值函数或策略表变得不可行，这时我们需要引入函数逼近的方法。

核心思想是通过参数化的函数来近似表示值函数或策略。常用的逼近器包括线性函数、神经网络、决策树等。这种方法将原本需要存储的庞大查找表转化为可学习的参数集合，大大降低了存储需求。

在实际应用中，我们需要考虑三个关键问题：如何选择适合的函数逼近器，如何设计有效的更新规则来保证收敛性，以及如何处理非平稳数据分布带来的挑战。常用的算法如Q-learning、SARSA等都可以与函数逼近结合，形成近似版本。

近似强化学习虽然解决了维度灾难，但也引入了新的复杂性，如收敛性不能得到严格保证、逼近误差可能导致性能下降等。因此在算法设计时需要权衡逼近精度与计算效率。