什么是目标策略（Target Policy）

目标策略（Target Policy）概念概述

在强化学习（Reinforcement Learning，RL）中，策略（policy）‍是智能体（agent）在每个状态（state）下选择动作（action）的概率分布，用符号 π 表示。目标策略指的是学习过程最终希望优化或评估的策略，即智能体在训练完成后真正用于决策的策略。它与行为策略（Behavior Policy）‍的区别在于：

1. 目标策略的核心作用

1. 学习目标：强化学习的目标是找到一个能够最大化长期累计奖励（return）的策略π*。目标策略正是这一路径的“终点”。
2. 更新依据：在离线（off‑policy）学习中，目标策略的参数通过经验回放池（replay buffer）‍中的历史数据进行梯度更新，行为策略只负责采样多样化数据。
3. 策略评估：在策略评估（policy evaluation）阶段，使用目标策略来计算状态价值函数 Vπ(s) 或动作价值函数 Qπ(s,a)，从而衡量策略的好坏。

2. 与行为策略的关系

• On‑policy 方法：行为策略 = 目标策略。智能体每一步都使用当前策略产生数据，然后立即用这些数据更新同一策略。优点是实现简单，缺点是难以充分利用历史经验，容易陷入局部最优。
• Off‑policy 方法：行为策略 ≠ 目标策略。行为策略可以更具探索性（如高 ε 的 ε‑贪婪或随机策略），而目标策略则专注于利用已有经验进行优化。这样可以实现经验重用、多任务学习以及离线学习等优势。

3. 目标策略的实现形式

1. 值函数方法（如 Q‑learning、DQN）
   • 目标策略通过 贪婪策略（π(s)=argmaxₐ Q(s,a)）实现，即在每个状态选择价值最高的动作。
2. 策略梯度方法（如 REINFORCE、PPO）
   • 目标策略直接参数化为概率分布 πθ(a|s)，通过最大化期望奖励的梯度 ∇θ E[ R · log πθ(a|s) ] 来更新。
3. Actor‑Critic 结构
   • Actor（目标策略）负责生成动作；Critic（价值函数）为 Actor 提供梯度信号。两者可以分别采用不同的网络结构，实现更高效的学习。

4. 目标网络（Target Network）概念（常见于 DQN 系列）

在深度 Q‑学习中，为了提升数值稳定性，会维护一个 目标网络（target network），它是目标策略的一个“慢更新”副本。每隔固定步数将当前网络参数复制到目标网络，从而避免在同一批次数据上产生剧烈的 Q 值波动。

5. 示例：SARSA 与 Q‑learning 的目标策略差异

• SARSA（on‑policy）‍：目标策略是 ε‑贪婪策略，行为策略与目标策略相同，更新公式使用实际执行的下一个动作 a′（即 (s,a,r,s′,a′)）。
• Q‑learning（off‑policy）‍：目标策略是 贪婪策略（不依赖 ε），行为策略仍可使用 ε‑贪婪进行探索，更新时使用 maxₐ′ Q(s′,a′) 近似目标价值。

6. 小结

• 目标策略是强化学习中最终要优化的策略，决定智能体在实际环境中的行为。
• 它可以与行为策略相同（on‑policy）或不同（off‑policy），后者能够更好地利用历史经验、实现离线学习。
• 在不同算法框架下，目标策略的实现方式各异：值函数方法通过贪婪选择实现，策略梯度方法直接对概率分布进行优化，Actor‑Critic 结构则将两者结合。

通过明确区分行为策略与目标策略，研究者能够设计更高效、更加稳健的强化学习算法，实现从探索到利用的平衡。