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   1. **穷举法（一般不使用）：**假设我们有有限多个状态、有限多个行为可能性，那么每个状态我们可以采取这个 A 种行为的策略，那么总共就是 $|A|^{|S|}$ 个可能的 policy。我们可以把这个穷举一遍，然后算出每种策略的 value function，然后对比一下可以得到最佳策略。但是效率极低。
   2. **Policy iteration：** 一种迭代方法，有两部分组成，下面两个步骤一直在迭代进行，最终收敛：(有些类似于ML中EM算法（期望-最大化算法）)
      - 第一个步骤是 **policy evaluation** ，即当前我们在优化这个 policy $\pi$ ，所以在优化过程中得到一个最新的这个 policy 。
-     - 第二个步骤是 **value iteration** ，即取得价值函数后，进一步推算出它的 Q 函数。得到 Q 函数过后，那我们就直接去取它的极大化。
+     - 第二个步骤是 **policy improvement** ，即取得价值函数后，进一步推算出它的 Q 函数。得到 Q 函数过后，那我们就直接去取它的极大化。
   3. **Value iteration:** 我们一直去迭代 Bellman Optimality Equation，到了最后，它能逐渐趋向于最佳的策略，这是 value iteration 算法的精髓，就是我们去为了得到最佳的 $v^*$ ，对于每个状态它的 $v^*$ 这个值，我们直接把这个 Bellman Optimality Equation 进行迭代，迭代了很多次之后它就会收敛到最佳的policy以及其对应的状态，这里面是没有policy function的。