在前面的学习中，我们了解了强化学习的基本概念以及价值学习。今天我们要学习一个新的方法——策略学习（Policy-Based Reinforcement Learning）。如果说之前学的方法是"先学会评估，再决定行动"，那么策略学习就是"直接学会怎么行动"。
什么是策略函数？
想象你在玩一个游戏，比如超级玛丽。在每个游戏画面（状态）下，你都要做出选择：是往左走、往右走、跳跃，还是按下其他按键？
策略函数π(a | s)就是一个"决策助手"，它的工作是：
- 输入：当前的游戏画面（状态s）
- 输出：每个可能动作的概率
比如，当玛丽面前有个坑时，策略函数可能会输出：
- 跳跃：80%的概率
- 往前走：15%的概率
- 往后退：5%的概率
你可能会问：为什么不直接告诉我应该做什么，而要给我一堆概率呢？
这就像生活中的决策一样。即使是相同的情况，有时候我们也会做出不同的选择。在强化学习中，这种"随机性"有几个好处：
- 探索性：可以尝试不同的动作，避免陷入局部最优
- 适应性：在不确定的环境中更灵活
- 连续改进：通过调整概率分布来慢慢学习最优策略
策略学习的基本思想
传统方法可能需要我们手工设计规则，比如"看到敌人就攻击"、"血量低就逃跑"等。但是策略学习的思路是：让神经网络自己学会这些决策规则。
这个过程就像训练一个新手玩家：
- 给他看各种游戏画面
- 让他尝试不同的动作
- 根据结果的好坏来调整他的决策倾向
- 重复这个过程，直到他变成高手
策略梯度算法：让AI学会"从错误中学习"
这里要说明两种情况：离散动作 vs 连续动作
离散动作：就像游戏手柄的按键，要么按下，要么不按。比如：
- 向上、向下、向左、向右
- 攻击、防御、使用道具
连续动作：就像方向盘的转向，可以有无数种角度。比如：
- 汽车转向的角度（0度到360度之间的任意值）
- 机器人手臂的移动距离
两种动作类型的区别主要在于策略函数的输出形式：
- 离散动作：输出每个动作的概率，比如[上:0.2, 下:0.3, 左:0.4, 右:0.1]
- 连续动作：输出分布的参数，比如正态分布的均值μ=1.5和标准差σ=0.8
但无论哪种类型，都使用相同的学习框架：采样→执行→评估→学习。
不同类型的动作需要用不同的数学方法来处理，但核心思想是一样的。蒙特卡洛估计本身与动作类型无关，它是一种估计期望值的方法，无论是离散动作还是连续动作都可以使用。
策略梯度算法的工作流程
让我们用一个具体的例子来理解整个流程。假设我们在训练一个AI玩贪吃蛇游戏：
（1）获得观测状态s_t
- AI看到当前的游戏画面：蛇的位置、食物的位置、墙壁的位置等
- 就像你玩游戏时观察屏幕一样
（2）从策略函数中随机采样动作a_t
神经网络分析画面，给出四个方向的概率，比如：
- 上：10%
- 下：20%
- 左：30%
- 右：40%
- AI根据这些概率随机选择一个动作，比如选择了"右"
（3）计算价值函数的值 这一步是评估"这个动作到底好不好"。有两种方法：
方法1：完整记录法
- 把整个游戏过程都记录下来
- 游戏结束后，看最终得分
- 如果得分高，说明这局的所有动作都不错
- 就像考试后根据总分来评价每个题目的答题策略
方法2：价值网络评估法
- 训练另一个神经网络来预测"当前状态有多好"
- 不用等游戏结束，立即就能知道动作的好坏
- 就像有个经验丰富的教练在旁边实时指导
（4）对价值网络进行求导
- 这是计算"应该往哪个方向调整"的数学步骤
- 就像确定"应该增加还是减少某个动作的概率"
（5）近似计算策略梯度
- 梯度告诉我们"参数应该怎么调整"
- 如果某个动作导致了好结果，就增加它的概率
- 如果某个动作导致了坏结果，就降低它的概率
（6）更新网络的参数
- 根据计算出的梯度来调整神经网络
- 让AI在下一次遇到类似情况时，做出更好的选择
为什么是梯度上升而不是下降？
在机器学习中，我们通常听到"梯度下降"，为什么到强化学习这里是"梯度上升"呢？
梯度下降：用来最小化损失（比如预测错误）
梯度上升：用来最大化奖励（比如游戏得分）
想象你在爬山：
- 如果你想到达山谷（最小化高度），你会沿着下坡的方向走 → 梯度下降
- 如果你想到达山顶（最大化高度），你会沿着上坡的方向走 → 梯度上升
在强化学习中，我们的目标是最大化累积奖励，所以我们要"往山顶爬"，因此使用梯度上升。
小结
策略学习是强化学习中的一个重要分支，它的核心思想是直接学习决策策略。通过神经网络来拟合策略函数，使用策略梯度算法来优化参数，最终让AI学会在不同状态下做出最优的动作选择。
虽然这个方法听起来复杂，但其实就是在模拟人类学习的过程：观察环境、尝试行动、评估结果、调整策略。理解了这个基本思路，你就掌握了策略学习的精髓。
在下一篇笔记中，我们将学习更多具体的策略学习算法，比如REINFORCE、Actor-Critic等。这些都是基于今天学到的基础概念发展而来的。
