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- 高冷的面试官: 请问最佳价值函数(optimal value function) $$v{^}$$ 和最佳策略(optimal policy) $$\pi{^}$$ 为什么等价呢?
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- 高冷的面试官: 请问最佳价值函数(optimal value function) $$v{^}$$ 和最佳策略(optimal policy) $$\pi{^}$$ 为什么等价呢?
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答: 最佳价值函数的定义为: $$ v{^}(s)=\max_{\pi} v^{\pi}(s) $$ 即我们去搜索一种 policy $$\pi$$ 来让每个状态的价值最大。$$v{^}$$ 就是到达每一个状态,它的值的极大化情况。在这种极大化情况上面,我们得到的策略就可以说它是最佳策略(optimal policy),如下式所示: $$ \pi^{*}(s)=\underset{\pi}{\arg \max }~ v^{\pi}(s) $$ Optimal policy 使得每个状态的价值函数都取得最大值。所以如果我们可以得到一个 optimal value function,就可以说某一个 MDP 的环境被解。在这种情况下,它的最佳的价值函数是一致的,就它达到的这个上限的值是一致的,但这里可能有多个最佳的 policy,就是说多个 policy 可以取得相同的最佳价值。
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答: 最佳价值函数的定义为: $$ v{^}(s)=\max _{\pi} v^{\pi}(s) $$ 即我们去搜索一种 policy $$\pi$$ 来让每个状态的价值最大。$$v{^}$$ 就是到达每一个状态,它的值的极大化情况。在这种极大化情况上面,我们得到的策略就可以说它是最佳策略(optimal policy),如下式所示: $$ \pi^{*}(s)=\underset{\pi}{\arg \max }~ v^{\pi}(s) $$ Optimal policy 使得每个状态的价值函数都取得最大值。所以如果我们可以得到一个 optimal value function,就可以说某一个 MDP 的环境被解。在这种情况下,它的最佳的价值函数是一致的,就它达到的这个上限的值是一致的,但这里可能有多个最佳的 policy,就是说多个 policy 可以取得相同的最佳价值。
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