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2.2 贝尔曼方程：期望形态与最优形态 本节摘要：贝尔曼方程是强化学习的枢纽定理：价值 = 即时奖励 + γ × 后续价值。期望形态 V(s) = Σ π(a|s) Σ P(s'|s,a) [r + γV(s')] 用于评估一个给定的策略；最优形态 V(s) = maxa Σ P(s'|s,a) [r + γV(s')] 用于刻画最优策略的价值，两者只差一个 max。 会员。《2.2 贝尔曼方程：期望形态与最优形态》收录于灏天文库文集《强化学习与智能体训练：从 Q-Learning 到深度强化学习》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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