2.4 Bellman方程与最优性

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2.4 Bellman方程与最优性 2.4 Bellman 方程与最优性强化学习的核心目标是找到一个最优策略，使得智能体在与环境交互的过程中获得最大的累积奖励。Bellman 方程是解决这个问题的关键工具，它提供了一种将当前状态的值函数与后续状态的值函数联系起来的递归关系。理解 Bellman 方程对于理解强化学习算法至关重要。 2.4.1 值函数回顾在深入 Bellman 方程之前，我们先回顾一下值函数的概念。值函数用于评估在给定状态下遵循特定策略的好坏程度。状态值函数（State-Value Function），Vπ(s)：表示从状态 s 出发，遵循策略 π 所能获得的期望累积奖励。