一句話總結

• On-policy（同策略）：邊學邊用，用當前策略生成的數據更新當前策略。
  例子：演員自己演完一場戲后，根據觀眾反饋改進演技。

• Off-policy（異策略）：學用分離，用其他策略（如舊策略、專家數據）生成的數據更新當前策略。
  例子：演員通過看別人的表演錄像來學習，不用自己親自演。

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On-policy 算法

特點

1. 數據來源：必須用當前策略（正在訓練的模型）與環境交互產生的數據。

2. 數據時效性：更新一次策略后，舊數據立即失效，必須重新采樣。

3. 優缺點：

   • ? 更穩定，數據與策略一致。

   • ? 樣本效率低（大量數據只能用于一次更新）。

典型算法

• REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度，純靠當前策略的完整軌跡更新。

• PPO（近端策略優化）：通過裁剪機制限制更新幅度，但仍需當前策略的數據。

• A2C（Advantage Actor-Critic）：同步版本的Actor-Critic算法。

類比

• 廚師親自嘗菜調整配方：每改一次配方，就必須重新做一桌菜來試味道。

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Off-policy 算法

特點

1. 數據來源：可以用歷史數據、其他策略的數據（如專家示范、舊策略）。

2. 數據復用：同一批數據可多次用于訓練，提高樣本效率。

3. 優缺點：

   • ? 樣本效率高，適合真實場景（如機器人訓練）。

   • ? 需要處理策略差異（如重要性采樣），可能不穩定。

典型算法

• Q-Learning / DQN：通過Q表或神經網絡學習最優動作價值，不依賴當前策略。

• DDPG / SAC：Actor-Critic框架下，用經驗回放池（Replay Buffer）復用數據。

• TD3：雙延遲DDPG，進一步優化穩定性。

類比

• 廚師看別人的做菜視頻學新技術：不用自己反復試錯，直接借鑒他人經驗。

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關鍵區別對比

特征	On-policy	Off-policy
數據來源	必須當前策略生成	可用任意策略生成的數據
數據復用	不能復用，每次更新后丟棄	可復用（如經驗回放池）
樣本效率	低	高
穩定性	高（數據一致）	低（需處理策略差異）
典型算法	PPO, A2C, REINFORCE	DQN, DDPG, SAC

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通俗例子

1. On-policy：

   • 你學自行車：必須自己騎（當前策略），摔了才能調整姿勢，不能靠看別人騎車來改進。

2. Off-policy：

   • 你學做菜：看菜譜視頻（他人策略數據），不用每看一次就自己做一遍。

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如何選擇？

• 選On-policy：需要高穩定性（如AI對話模型微調）。

• 選Off-policy：數據稀缺或交互成本高（如機器人控制）。

理解這兩者的區別，就能明白為什么PPO適合ChatGPT訓練（穩定優先），而DQN適合游戲AI（數據復用優先）。