强化学习(reinforcement)

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agent----------environment--------goal

State 状态

Action 行动

Reward奖励

是一个及时的反馈
目标是一个长远的结果

Core element

Policy 策略

当前需要决定的行动策略，policy依赖于value，可以理解为，policy输入的是state，输出是action

Value 价值

state-value函数
state-action-value函数

try_and_error delay_reward exploration exploitation

a = L(left)/R(right)
以上的Q可以理解是t时刻时进行行动a的价值函数。
选择action时，要选择在此刻t的Q(a_i)的最大值。

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/046cd50970e34a53a937c13ca761f58e.png

$Q_n+1$是第n+1次行动的估计价值，$R_n$是第n次行动的真实价值。1/n为步长。适用于没有延迟奖励且只有一个状态的情况

这个函数更受最近的action的影响，所以可能更适合奖励机制。

MC Method 和 Tempportal-Difference Learning分别类似于俩公式

MC method就是用随机性来模拟状态值。
Tempportal-Difference Learning。