Richtungsableitungsverfahren

Policy Gradient Methoden sind eine Technik des Reinforcement Learnings, die die Policy-Funktion direkt optimiert, um langfristige Belohnungen zu maximieren. Das Ziel ist es, die optimale Policy in einer gegebenen Umgebung zu finden, sodass der Agent auf Basis des aktuellen Zustands die beste Aktion auswählen kann. Diese Methode hat erhebliche Vorteile bei der Handhabung hochdimensionaler Aktionssräume und kontinuierlicher Aktionen und wird in Bereichen wie Robotiksteuerung, KI für Spiele und komplexe Entscheidungssysteme weit verbreitet angewendet. Sie verbessert die Leistungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit dieser Systeme effektiv.