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====策略与价值函数====
 
====策略与价值函数====
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*'''策略 π(a∣s)<math> π(a | s) </math>''':在状态 <math>s</math>​下选择动作 <math>a</math>​ 的概率分布。
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*'''策略 <math> π(a | s) </math>''':在状态 <math>s</math>​下选择动作 <math>a</math>​ 的概率分布。
 
*'''状态值函数<math> V_{π}(s) </math>''':在策略 <math>π</math>​ 下,从状态<math>s</math>​ 开始,期望获得的累计奖励。
 
*'''状态值函数<math> V_{π}(s) </math>''':在策略 <math>π</math>​ 下,从状态<math>s</math>​ 开始,期望获得的累计奖励。
 
*'''动作值函数 <math> Q_{π}(s, a) </math>''':在策略<math>π</math>​下,从状态 <math>s</math>​开始,采取动作 <math>a</math>​ 后,期望获得的累计奖励。
 
*'''动作值函数 <math> Q_{π}(s, a) </math>''':在策略<math>π</math>​下,从状态 <math>s</math>​开始,采取动作 <math>a</math>​ 后,期望获得的累计奖励。
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===Q 值函数的定义与更新公式===
 
===Q 值函数的定义与更新公式===
 
====定义====
 
====定义====
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Q 值函数 Q(s, a) 表示智能体在状态 s 下采取动作 a 后,遵循某一策略所能获得的期望累积奖励。
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Q 值函数 '''<math> Q(s, a) </math>''' 表示智能体在状态 <math>s</math>​下采取动作 <math>a</math>​  后,遵循某一策略所能获得的期望累积奖励。
    
====更新公式====
 
====更新公式====
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