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智能系统仿真：强化学习在智能系统中的应用_（8）.时序差分方法及其应用.docx

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    时序差分方法及其应用

    1.时序差分方法概述

    时序差分（TemporalDifference,TD）方法是一种介于蒙特卡罗（MonteCarlo,MC）方法和动态规划（DynamicProgramming,DP）方法之间的强化学习技术。TD方法通过结合了这两种方法的优势，能够在不完全了解环境模型的情况下进行学习，并且可以在每个时间步骤后进行更新，从而提高了学习的效率和适应性。

    1.1时序差分学习的基本原理

    时序差分学习的核心思想是通过bootstrapping（自举法）来估计价值函数。具体来说，TD方法利用当前估计值来更新未来的估计值，而

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