RL 教程第 16 讲:用 λ 加权折中 TD 与蒙特卡洛估计优势函数
ShawnHymel · x · 2026-09-22
Shawn Hymel 的强化学习系列博客第 16 讲讲解广义优势估计(GAE)。
- 核心问题:优势估计在完整蒙特卡洛回报(低偏差、高方差)与单步 TD 自举(低方差、高偏差)之间如何取平衡。
- GAE 方法:用 λ 对不同长度的 TD 误差做指数加权混合,λ→0 接近单步 TD,λ→1 接近蒙特卡洛,从而在偏差与方差之间调节。
- 实践要点:还讨论了 rollout buffer 长度对 GAE 估计效果的实际影响。
- 系列前几讲已覆盖代理目标函数与优势函数定义,本篇是 PPO 类现代 RL 算法的关键组件讲解。
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