强化学习 policy iteration

强化学习的Policy Iteration算法包括两个主要步骤：Policy Evaluation（策略评估）和Policy Improvement（策略改进）。

1. 策略评估：在策略评估步骤中，我们根据当前策略对状态值函数进行估计。这可以通过迭代计算状态值函数的近似值来实现。具体而言，我们从一个任意初始化的状态值函数开始，然后根据贝尔曼方程迭代更新状态值函数，直到收敛为止。

2. 策略改进：在策略改进步骤中，我们根据策略评估得到的状态值函数，对当前策略进行改进。具体而言，对于每个状态，我们选择能够使该状态值函数最大化的动作作为新的策略。这样，我们就得到了一个新的策略。

通过反复执行策略评估和策略改进这两个步骤，直到策略不再改变，我们就可以得到最优策略。

下面是一个示例代码，演示了强化学习中的Policy Iteration算法：

# 初始化策略和状态值函数
policy = initialize_policy()
V = initialize_state_value()

while True:
    # 策略评估
    V = policy_evaluation(policy, V)

    # 策略改进
    policy_stable = True
    for state in states:
        old_action = policy[state]
        best_action = argmax_actions(state, V)
        if old_action != best_action:
            policy_stable = False
        policy[state] = best_action

    if policy_stable:
        break

# 输出最优策略
print("Optimal policy:", policy)