DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）
前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识，为了将其用于控制，我们学习 state-action pairs 的值，并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作．这种形式的方法称为：action-value methods.
下面要介绍的方法也是计算这些 action (or state) values，但是并非直接用于选择 action, 而是直接表示该策略，其权重不依赖于任何值函数．
1.1 Actor-Critic Methods.
Actor-critic methods 是一种时序查分方法（ＴＤ），有一个独立的记忆结构来显示的表示策略，而与 value function 无关．该策略结构称为：actor，因为其用于选择动作，预测的值函数被称为：critic，因为其用于批判 actor 执行的动作．学习是on-policy的: the critic must learn about and critique whatever policy is currently being followed by the actor. The critique takes the form of a TD error. 尺度信号是单纯的 critic 的输出，并且引导 actor and critic 的学习，像下图所示：
Actor-critic methods 是 gradient-bandit methods自然的拓展到 TD-learning和全部的 RL 学习问题. 通常情况下， the critic 是状态－值函数．再一次的动作选择之后，the critic 评价新的策略来检测是否事情朝着期望的方向发展．评价通常是根据 ＴＤ error 得到的：
其中，$V_t$是第 t 时刻 the critic 执行的值函数，TD error可以被用来评价刚刚选择的 action，在状态$S_t$下选择的动作$A_t$．是否ＴＤ error是 positive的，这表明若是，则会在将来加强选择该动作的趋势，若是负的，则会降低选择该动作的优先级．假设动作是由 the Gibbs softmax method 产生的：
其中，$H_t(s, a)$是在第 t 时刻由策略参数可改变的 actor 的值，表示在时刻 t 状态 s 下选择每一个动作 a 的趋势（preference）．通过增加或者减少 $H_t(S_t, A_t)$ 来调整上述选择，即：
其中 $\beta$是另一个正的步长参数．
这仅仅是 actor-critic method 的案例，另一个变种用另一种方式来选择动作，或者 eligibility traces．另一个共同的地方，像强化对比方法，是为了包括额外的因子来改变证据的量(is to include additional factors varying the amount of credit assigned to the action taken, $A_t$)．比如，一个通用的像这样的因子是和选择动作$A_t$相反的关系，得到如下的更新法则：
许多最早的强化学习系统利用的TD方法是 actor-critic methods. 然后，更多的注意力被放在学习动作－值函数(action-value functions) 和 从估计的值来充分的决定一个策略（例如：Sarsa and Q-learning）．这个分化也许仅仅是一个历史的偶尔．例如：你可能会想到中间的结构，an action-value function 和 an independent policy 将会被学到．在任何事件当中，actor-critic methods 是为了保持当前的兴趣，由于两个特别明显的优势：
１．他们需要最小的计算量来达到选择动作的目的．考虑一种情况，有许多有限的可能的选择－－－例如，一个 continuous-valued action．任何方法仅仅学习动作值(action values)必须搜索这个有限的结合，从而实现选择 action 的目的．如果该policy是显示的存储的，接着，对于每一个动作选择可能不需要如此的计算量．
２．他们可以学习一个显示的随机策略；即，他们可以学习选择不同 actions 的最优概率．这个能力被证明在竞争和non-Markov cases 是非常有效的．
此外，在 actor-critic methods 不同的 actor 会使得他们在一些领域更有吸引力，如：生物模型．在一些领域中，可能也更加简单的在允许的策略结合上进行特定领域的约束．
11.2 Eligibility Traces for Actor-Critic Methods
