6.2 REINFORCE算法

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6.2 REINFORCE算法 6.2 REINFORCE算法详解 REINFORCE算法，全称为REward Increment = Nonnegative Factor × Offset Reinforcement × Characteristic Eligibility，是策略梯度方法中最基础和最核心的算法之一。它直接基于策略梯度定理，通过蒙特卡洛采样来估计策略梯度，并利用估计出的梯度来更新策略。本节将深入探讨REINFORCE算法的原理、实现、优缺点以及一些改进方向。 6.2.1 REINFORCE算法原理 REINFORCE算法的目标是找到一个最优策略 $\pi{\theta}(a|s)$，使得智能体在环境中获得的期望回报最大化。