1.策略更新方式不同

on-policy方法在學(xué)習(xí)和決策過程中始終使用相同的策略，也就是說，它在進(jìn)行策略更新時(shí)只考慮當(dāng)前策略下的經(jīng)驗(yàn)。而off-policy方法則可以利用從其他策略中得到的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，也就是說，它在進(jìn)行策略更新時(shí)可以考慮非當(dāng)前策略下的經(jīng)驗(yàn)。

2.數(shù)據(jù)利用效率不同

由于on-policy只能利用當(dāng)前策略下的數(shù)據(jù)，因此它的數(shù)據(jù)利用效率相對(duì)較低。而off-policy可以利用所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，因此它的數(shù)據(jù)利用效率相對(duì)較高。

3.穩(wěn)定性和收斂速度不同

on-policy方法通常有更好的穩(wěn)定性和更快的收斂速度，因?yàn)樗鼑?yán)格按照當(dāng)前策略進(jìn)行。而off-policy方法由于可以利用其他策略的經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)出現(xiàn)策略震蕩和收斂慢的情況。

4.對(duì)環(huán)境的依賴程度不同

on-policy方法對(duì)環(huán)境的依賴程度相對(duì)較高，需要不斷地和環(huán)境進(jìn)行交互以更新策略。而off-policy方法可以在一定程度上減少與環(huán)境的交互，因?yàn)樗梢岳么鎯?chǔ)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

5.對(duì)探索和利用的平衡不同

on-policy方法需要在探索和利用之間做出平衡，因?yàn)樗荒芾卯?dāng)前策略下的數(shù)據(jù)。而off-policy方法可以在探索和利用之間做出更靈活的調(diào)整，因?yàn)樗梢岳盟械臄?shù)據(jù)。

延伸閱讀

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用

強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)在各種實(shí)際場(chǎng)景中找到了應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛、游戲AI、推薦系統(tǒng)、機(jī)器人技能學(xué)習(xí)等。無論是on-policy還是off-policy，它們?cè)诮鉀Q復(fù)雜的決策問題上都有著巨大的潛力。通過學(xué)習(xí)和優(yōu)化策略，強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠在未知的環(huán)境中進(jìn)行有效的決策，是未來人工智能領(lǐng)域的重要研究方向。