强化学习中的策略优化推导 在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，状态值函数的定义经常涉及一个关于策略 的最优化问题。本文将结合数学推导，解释如何从 Bellman 方程推导出最优策略的形式，并说明为什么最优策略是 贪心策略（greedy policy）。 1. 从 Bellman 方程出发 我们考虑状态值函数（假设已知一个固定的下一步值函数...

在学习强化学习（Reinforcement Learning, RL）的过程中，状态值（State Value） 和 贝尔曼方程（Bellman Equation） 是两个非常核心的概念。它们不仅是理论的基石，也是后续理解 Q-learning、策略迭代和价值迭代等算法的基础。