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10.1 片段性任务的半梯度控制
10.2 n步Sarsa控制
10.3 平均奖励：连续任务的新设定
定义一个策略的优劣函数：依照该策略执行的平均奖励
其中
和起始状态无关，称为各态遍历性。早期任何决策的影响都是暂时性的，长期的平均收益仅仅取决于策略本身和环境的转移概率
$\eta$函数用来评估一个策略的优劣已经足够。获得最大$\eta$函数的策略称为最优策略。
在平均奖励的设定下，回报被定义为奖励和平均奖励的差
Bellman方程也可以写为：
TD误差可以写为：
迭代式为：
10.4 折扣设定的废弃
在折扣设定下，平均奖励为：
因此折扣设定已经没有必要
10.5 n步差分半梯度Sarsa
回报：
TD误差：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/milaohu/p/7634612.html
