Méthodes de gradient de politique

Les méthodes de gradient de politique sont une technique d'apprentissage par renforcement qui optimise directement la fonction de politique pour maximiser les récompenses à long terme. L'objectif est de trouver la politique optimale dans un environnement donné, permettant à l'agent de choisir la meilleure action en fonction de l'état actuel. Cette méthode présente des avantages considérables pour la gestion d'espaces d'action de haute dimension et de tâches avec des actions continues, et elle est largement appliquée dans des domaines tels que le contrôle robotique, l'IA des jeux, et les systèmes de prise de décision complexes, améliorant efficacement les performances et l'adaptabilité de ces systèmes.