】【①依赖于状态 s；②依赖于策略 π；③不依赖于时间步 t】)
2.3 状态价值（State Values）前面提到，回报（Returns）可以用于评价策略（Policies）。但是，在随机系统（Stochastic Systems）中，直接使用单条轨迹的回报并不合适，因为从同一状态出发可能得到不同的回报。为了解决这一问题，本节引入状态价值（State Value）的概念。首先，需要介绍一些必要的符号。考虑时间步序列t=0,1,2,…t=0,1,2,\ldotst
RL-02-赵-基于模型：贝尔曼/Bellman公式02【状态价值（State Values）:v_π(s)】【①依赖于状态 s；②依赖于策略 π；③不依赖于时间步 t】
2.3 状态价值（State Values）前面提到，回报（Returns）可以用于评价策略（Policies）。但是，在随机系统（Stochastic Systems）中，直接使用单条轨迹的回报并不合适，因为从同一状态出发可能得到不同的回报。为了解决这一问题，本节引入状态价值（State Value）的概念。首先，需要介绍一些必要的符号。考虑时间步序列t=0,1,2,…t=0,1,2,\ldotst
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