【强化学习】深入理解：基于价值（Value）VS 基于策略（Policy）

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基于价值（Value）VS 基于策略（Policy）

强化学习（Reinforcement Learning，RL） 大致可以分为两类：基于价值的算法 和 基于策略的算法、基于Actor-Critic（混合）以及基于模型的。这几类算法分别侧重于不同的学习方法和策略更新方式。

1. 基于价值的算法 (Value-based Methods)

基于价值的算法 主要通过估计 状态-动作值函数（Q函数） 或 状态值函数（V函数） 来学习如何选择动作（一般为贪心选择）。这些算法通过计算每个状态（或状态-动作对）下的预期累积回报来优化决策。

关键思想：

• 学习一个 价值函数，该函数表示在某一状态或状态-动作对下，采取某个动作后能获得的期望回报。
• 在学习过程中，价值函数通过 Q-learning、Sarsa 等方法进行估计。
• 贪心策略 基于当前的价值函数，选择 价值最大化 的动作。

典型算法：

• Q-learning：通过更新 Q 值来寻找最优策略。
  • 更新公式：

  

  Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t) + \alpha \left[ r_{t+1} + \gamma \max_{a'} Q(s_{t+1}, a') - Q(s_t, a_t) \right]

• Sarsa：与 Q-learning 类似，但它使用的是 当前策略 而不是最大 Q 值来更新。
• Deep Q-Network (DQN)：使用神经网络来近似 Q 函数，以应对大规模状态空间。

特点：

• 强调通过估计和优化 价值函数 来选择动作。
• 通常是 离散动作空间 下的强大方法。
• 在 连续动作空间 中可能需要扩展（如 DDPG、TD3 等）。

2. 基于策略的算法 (Policy-based Methods)

基于策略的算法 直接学习 策略函数，即 给定状态下采取某个动作的概率分布。这些算法并不依赖于显式的价值函数，而是通过优化策略来直接输出动作。

• 离散动作空间：Actor 网络会输出每个动作的 概率，例如使用 Softmax 函数，表示每个动作的选择概率。
• 连续动作空间：Actor 网络会输出均值和标准差（例如高斯分布的参数），然后根据这些参数来从分布中采样动作。

关键思想：

• 学习一个 直接的策略，该策略映射状态到动作（对于连续动作空间通常是确定性的）。
• 策略的优化通常通过 策略梯度 或 基于期望回报的优化 来进行。
• 在优化过程中，策略被直接更新，以增加采样动作的期望回报。

典型算法：

• Policy Gradient (PG)：通过直接优化策略的期望回报来更新策略。
  • 策略梯度公式：

  

  \nabla J(\theta) = \mathbb{E}[\nabla \log \pi_\theta(a|s) \cdot R]

  其中

  

  R

  是回报，

  

  \pi_\theta(a|s)

  是策略，

  

  \theta

  是策略的参数。

• REINFORCE：一种基本的策略梯度方法，使用蒙特卡罗方法估计梯度。
• Proximal Policy Optimization (PPO)：一种基于策略梯度的优化方法，改进了策略的稳定性和收敛性。
• Actor-Critic (AC)：结合了基于价值和基于策略的方法，使用 Actor 网络输出策略，使用 Critic 网络估计价值函数。

特点：

• 适用于 连续动作空间 和 高维状态空间 的问题。
• 不需要值函数（但可以结合值函数）。
• 直接优化策略，适用于一些 复杂的决策任务。

3. 混合算法 (Actor-Critic Methods)

Actor-Critic 方法结合了 基于价值 和 基于策略 的优点。Actor 网络负责选择动作，而 Critic 网络则评估动作的价值。

关键思想：

• Actor：负责选择动作，输出 策略。
• Critic：负责评估当前策略的表现，输出 价值函数（通常是状态值函数或状态-动作值函数）。
• Actor-Critic 方法通过 策略梯度 和 值函数更新 共同优化智能体的性能。

典型算法：

• A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)：采用多线程并行训练，稳定训练过程。
• DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：为连续动作空间设计的 Actor-Critic 方法。
• TD3 (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)：对 DDPG 的改进，进一步提高稳定性。

4. 基于模型的方法 (Model-based Methods)

除了基于价值和基于策略的算法，还有一种 基于模型的方法，这些方法尝试通过学习环境的模型（例如，转移函数和奖励函数）来进行规划和决策。模型可以用来模拟环境，并生成模拟经验来优化策略。

例如：奖励模型（Reward Model）

【强化学习】Reward Model（奖励模型）详细介绍

典型算法：

• Dyna-Q：结合了 Q-learning 和环境模型的学习，通过模型生成模拟的经验进行训练。
• Monte Carlo Tree Search (MCTS)：广泛用于决策树的搜索中，尤其在策略评估时使用模型来进行预测。

🔍 深度解析

“DDPG 输出的是动作，为什么它不是基于策略的算法？”

DDPG 同时具有“策略”成分，被归类为 是 Actor-Critic 的一种。

DDPG 是基于策略的 + 基于价值的混合算法（Actor-Critic），因为它既有确定性的“策略”是，同时 heavily 依赖 Q 值函数进行训练。

🔹 首先，策略分为两种：

\pi(a)

👉 DDPG 使用的是确定性策略：

🔹 然而，光有策略 ≠ 基于策略算法！

基于策略的算法 的核心是：

直接通过优化期望回报对策略参数进行梯度更新（例如 REINFORCE、PPO）。

而 DDPG 虽然有策略函数（Actor），但：

1. 策略更新依赖 Critic 网络的 Q 值估计：

也就是说，DDPG 的策略更新是依赖 Q 值梯度反向传导的，并不是直接根据策略自身的期望回报来优化。

1. Critic 网络是核心评估器：
   • Critic 学习 Q 值函数，用于训练 Actor。
   • 没有 Critic，Actor 根本无法优化。
   • 所以，它的策略是 “从值函数中学出来的”。

虽然 DDPG 有策略（Actor 输出确定性动作），但由于 它不是独立更新策略，而是通过 Critic 提供的 Q 值梯度来间接优化策略，因此它本质上是 基于 Actor-Critic 的算法。 至于说他偏重于基于策略还是基于价值，我个人倾向于基于价值。

🧠 总结：

强化学习算法大致可以分为以下几类：

1. 基于价值的算法：通过学习价值函数来选择动作（如 Q-learning、DQN）。
2. 基于策略的算法：通过学习策略函数直接选择动作（如 Policy Gradient、REINFORCE）。
3. 混合算法：结合价值函数和策略函数，既有基于价值的元素，又有基于策略的元素（如 Actor-Critic、DDPG）。
4. 基于模型的方法：通过学习环境模型进行决策和规划（如 Dyna-Q、MCTS）。

分类方法：

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