强化学习：异策略vs同策略

强化学习：异策略vs同策略

2025/05/28·StepFun can make mistakes, check important info.

Reason

来源

强化学习五：同策略&异策略 - 知乎

同策略（on-policy）：在执行【策略评估】和【策略提升】的时候，使用的是相同的策略。可以通过从概率分布 p 上的采样 \ {x_1,x_2,...,x_m\} 来估计期望： \hat E [f] = \frac {1} {m}\sum^m_ {i=1}f (x)\\ 如果引入另一个分布 q ，则函数 f 的期望可以写为： E [f]=\int_xq (x)\frac {p (x)} {q (x)}f (x)dx\\ 上式可以看成函数 \frac {p (x)} {q (x)}f (x) 在分布 q 下的期望，通过在 q 上进行采样 \ {x_1^`,x_2^`,...,x_m^`\} ，期望可以估计为：

知乎

强化学习中同策略和异策略的定义和区分_什么是强化学习同 ...

典型的off-policy算法： DQN族、DDPG族、SAC等，凡是包含经验回放的，可以说都是异策算法。因为在更新策略的时候，会从经验回放中取出数据来对现在的策略进行更新，而这些数据是先前的策略生成的，也就是说，生成数据的策略和当前要更新的策略是不同的策略，即off-policy。典型的on policy 算法：原始AC、A3C、A2C、PPO等，这些算法在更新时都需要用当前策略去获得一个trajectory，然后用这个trajectory数据来更新当前策略，即on-policy。在强化学习中，on-policy 算法理论上只能使用当前正在优化的策略生成的数据进行训练。这是因为在更新策略网络的参数时，策略会发生变化，因此在每次生成新数据时，都需要使用更新后的策略。

CSDN博客

同策略/异策略 - 机器之心

在强化学习中，根据更新Q值时使用的策略是既定策略（on-policy）还是新策略（off-policy）可以分为on/off policy学习. off-policy learner 学习最优策略的值，不论 agent采取的行动action。 on-policy learner 学习策略的值并伴随着agent的改变，包括探索的步数（exploration steps）。也可以理解为区别就是在进行iteration的时候，是不是需要根据新的policy产生新的样本。 off-policy 用的都是已经存好的数据。 on-policy 在边学习的时候边产生新的sample。

机器之心

11 web pages

思考过程

好的，用户问的是异策略型和同策略型，需要解释这两个概念的区别以及它们在强化学习中的应用。首先，我得回忆一下之前的搜索结果，看看哪些资料能帮助回答这个问题。

根据搜索结果中的知乎文章（1），同策略（on-policy）和异策略（off-policy）的区别在于策略评估和策略提升是否使用同一策略。同策略在采样和更新时使用相同的策略，比如SARSA算法。而异策略，如Q-learning，则允许使用不同的策略来生成数据和更新目标策略，比如经验回放机制。

CSDN的文章（2）提到，像DQN这样的异策略算法使用经验回放，数据来自旧策略，而PPO、A3C等同策略算法需要当前策略生成的数据。这说明异策略可以重用过去的数据，提高样本效率，而同策略需要实时生成数据，可能更稳定但效率较低。

机器之心的页面（3）指出，异策略学习最优策略的值，而不管实际采取的动作，如Q-learning。同策略则考虑当前策略的行为，包括探索步骤，比如SARSA。这里的关键是异策略更注重最优值估计，而同策略结合了实际策略的行为。

还有腾讯云的文章（9）提到PPO是同策略，因为它直接使用当前策略的数据进行更新，而SAC是异策略，因为它利用旧策略的数据。这点需要确认，因为有些资料可能分类不同，但根据知乎的回答（11），PPO属于同策略，因为其更新依赖当前策略样本的真实数据。

综合这些信息，应该从定义、典型算法、数据使用方式和优缺点来对比两者。要确保引用正确的搜索索引，比如2中的经验回放例子，3中的Q-learning和SARSA分类，以及9提到的PPO作为同策略案例。

另外，用户可能想知道实际应用中的选择依据，比如样本效率、稳定性等，这也是回答的一部分。需要明确两者的适用场景，例如在线学习可能需要同策略，而需要重用数据时选异策略。

最后，检查是否有其他相关搜索结果，比如策略模式或商务谈判的类型，但这些似乎不相关，可以忽略。主要聚焦在强化学习的策略分类上，确保回答准确且引用了正确的来源。

在强化学习中，**异策略（Off-policy）与同策略（On-policy）**是两类核心学习范式，其核心差异与典型应用如下：

定义与核心差异

维度	异策略（Off-policy）	同策略（On-policy）
策略一致性	数据生成（行为策略）与目标更新策略不同 2	数据生成与目标更新使用同一策略 3
数据重用	支持历史数据（如经验回放）	需实时生成数据
探索性	行为策略可独立设计（如ε-greedy）	探索与利用需在策略更新中统一协调

典型算法

异策略算法：
- Q-learning：通过max操作直接逼近最优Q值，与行为策略无关 3
- DQN：引入经验回放池，利用历史数据提升样本效率 2
- SAC：通过最大熵框架平衡探索与利用，支持异步更新 11
同策略算法：
- SARSA：基于当前策略生成动作序列并更新（如ε-greedy） 3
- A3C/PPO：需当前策略实时交互生成数据，更新后策略需重新采样 9

应用场景与优缺点

类型	优势	局限性	适用场景
异策略	1. 样本效率高（数据复用）<br>2. 支持异步优化（如并行训练）	策略偏差风险（需重要性采样校正）	复杂环境（如游戏AI、机器人控制）
同策略	1. 策略更新稳定性高<br>2. 探索行为可控	样本效率低（需频繁交互）	在线学习、实时策略调优

技术实现对比

异策略：
在Q-learning中，目标值计算为 r + γ * max Q(s',a')，与行为策略无关，仅关注最优策略的潜在收益 3。
同策略：
SARSA的更新公式为 Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γQ(s',a') - Q(s,a)]，其中 a' 由当前策略生成，直接绑定探索行为 3。

选择依据

选异策略：需高效利用历史数据（如大规模训练）、探索与优化解耦时。
选同策略：需严格保证策略一致性（如安全敏感场景）、探索需精确控制时。

通过上述对比，可依据任务需求在样本效率、稳定性和策略一致性之间权衡选择 29。