强化学习：策略迭代与价值迭代

1. 背景介绍

1.1 问题由来

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种从环境到行为的序列决策模型。其核心思想是：让智能体（agent）在一定的环境（environment）中通过与环境的交互，学习最优策略，使得智能体能够最大化长期收益。强化学习的范式最早源于环境模拟和游戏AI，但由于其能够通过试错学习找到最优策略，因此在机器学习、自然语言处理、机器人控制等领域得到了广泛应用。

随着深度学习的兴起，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）成为了研究热点。DRL结合了深度神经网络和强化学习的思想，通过在深度网络中进行策略优化，大幅提升了强化学习模型的能力。但与此同时，DRL也面临计算复杂度高、模型难以解释、样本效率低下等问题。策略迭代（Policy Iteration, PI）与价值迭代（Value Iteration, VI）是强化学习中两种经典的算法，它们通过不同的方法来优化策略，以提升模型的性能。

1.2 问题核心关键点

策略迭代和价值迭代是强化学习中的两种经典算法，它们通过不同的途径来优化策略，以达到优化模型性能的目的。

• 策略迭代：通过迭