首页policy gradient论文

policy gradient论文

时间: 2025-03-12 08:00:17 浏览: 33

### 关于策略梯度的学术论文策略梯度方法是强化学习领域的重要组成部分之一，旨在优化参数化策略函数以最大化长期奖励。这类算法直接在策略空间中进行搜索，从而能够处理连续动作空间的问题[^3]。 #### 经典策略梯度论文推荐： 1. **Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation** 这篇由Sutton等人撰写的经典文章首次提出了基于梯度的方法来解决大规模强化学习问题，并引入了REINFORCE算法作为基础框架[^1]。 2. **Actor-Critic Algorithms** Konda和Tsitsiklis的工作探讨了一类结合价值估计与策略改进的技术——即演员评论家架构，在此结构下可以更高效地更新策略参数[^2]。 3. **Trust Region Policy Optimization (TRPO)** TRPO通过构建信任区域约束条件下的最优化问题，确保每次迭代都能稳定提升性能而不至于因大幅度调整而导致崩溃或发散现象发生[^4]。 4. **Proximal Policy Optimization Algorithms (PPO)** PPO进一步简化并提高了TRPO的实际应用效果，成为当前工业界广泛采用的标准做法之一。该研究不仅保持了原有理论上的优势特性，还增强了计算效率以及易于实现的特点。 ```python import gymnasium as gym import torch.nn.functional as F from stable_baselines3 import PPO env = gym.make('CartPole-v1') model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) def train_policy_gradient(): model.learn(total_timesteps=int(1e5)) train_policy_gradient() ```

阅读全文