核心：价值与奖励、策略与动作、价值与状态之间有什么关系？

1 核心概念

  • 状态（State）：环境的某个完整描述，比如“现在是周一上午 10 点，账户余额 10 万，持有 A 股 1000 股”。
  • 动作（Action）：在当前状态下可以做出的选择，比如“买入、卖出、持有”。
  • 奖励（Reward）：环境在每一步给你的“即时反馈”或“即时得分”。
  • 策略（Policy）：是一个“状态→动作”的映射规则，也可以是一个概率分布，决定你在每个状态下选什么动作。
  • 价值（Value）：给定当前状态（或状态 + 动作），在当前策略下未来总奖励的期望。
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状态 --(执行 策略)--> 动作 --(环境反馈)--> 奖励
    ↘-------------- 价值 ------------↗
  • 状态、策略和动作决定了你怎么走
  • 奖励是每步的即时反馈，价值是“展望未来”的累计总奖励

2 价值（Value）和奖励（Reward）的区别

  • 奖励（Reward）：是环境在每一步给你的“即时反馈”或“即时得分”。
    • 比如：每走一步路时地上的小金币。
  • 价值（Value）：是“从某个状态（或状态 + 动作）出发，未来累计能获得的总奖励的期望值”。
    • 比如：站在这里，未来一直走下去，能捡到金币的总数期望。

3 策略和模型

3.1 策略

“策略”（policy）通常指的是智能体根据当前观测（observation）选择动作（action）的规则或模型。
具体来说： - 策略可以是函数、神经网络，或者其它形式的决策规则。 - 输入：当前的 observation（环境状态）。 - 输出：一个 action（动作），比如买入、卖出、持有及其比例。

3.2 模型

强化学习中的模型不止可以有一个，尤其是在经典的 Actor-Critic（A-C）类算法中，策略模型（Actor） 和 价值模型（Critic） 是同时优化的：

  • 策略模型（Actor）：输入 observation，输出 action 的概率分布或具体动作，决定“做什么”。
  • 价值模型（Critic）：输入 observation（有时也包括 action），输出当前状态（或状态-动作）的价值估计，衡量“做得好不好”。

Actor 负责探索和决策，Critic 负责评估和指导，二者协同优化，提升智能体的长期累计奖励。这种结构在 PPO、A2C、DDPG 等算法中都很常见。

4 举例说明

4.1 股票

  • 状态：当前账户信息 + 市场行情
  • 动作：买/卖/不动
  • 策略：如“如果昨天涨幅>2%，继续买入，否则持有”
  • 奖励：今天操作后账户净值变化
  • 价值：如果你现在买入，未来一周按当前策略操作，平均能赚多少钱

4.2 围棋

  • 状态：当前棋盘局面
  • 动作：下在哪个点
  • 策略：面对某种局面，优先下在中央
  • 奖励：最终胜/负（通常只有对局结束才有）
  • 价值：从当前局面出发，照当前策略下，最终获胜概率是多少

5 总结

  • 奖励是一步步的、短期的，价值是长期的、累计的。
  • 策略不是“动作”，而是“在所有状态下选什么动作的规则”。
  • 价值不是“状态”，而是“状态的好坏评分”，由策略和未来奖励共同决定。