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基于泛函梯度的策略梯度方法：原理、应用与优化.docx

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    基于泛函梯度的策略梯度方法：原理、应用与优化

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在机器学习领域，强化学习作为一种重要的范式，旨在让智能体通过与环境的交互，学习到能够最大化长期累积奖励的最优策略，在诸如机器人控制、自动驾驶、游戏博弈等众多领域展现出了巨大的应用潜力。例如，在机器人控制中，强化学习可使机器人学会在复杂环境中自主完成任务；在自动驾驶场景下，帮助车辆根据实时路况做出最佳驾驶决策；在游戏博弈里，智能体能够通过不断学习掌握复杂游戏的最优策略。

    策略梯度方法是强化学习中的一类关键算法，与基于值函数的方法（如Q学习、SARSA等）不同，它直接对策略进行参数化建模，并通过优化策略参数来最大

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