策略迭代是一种在强化学习中寻找最优策略的方法。它在两个主要步骤之间交替进行: 政策评估和政策改进。
在策略评估步骤中，该算法通过求解Bellman方程来计算当前策略的价值函数。这涉及计算所有可能的行动的预期回报，考虑到当前的政策。
在策略改进步骤中，算法通过基于当前价值函数选择最大化每个状态的期望收益的动作来更新策略。这个过程不断重复，策略逐渐完善，直到收敛到最优策略。策略迭代可以保证收敛，但计算成本可能很高，尤其是在大型环境中。
在强化学习中，什么是自举法（bootstrapping）？
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CAP定理，也称为布鲁尔定理，是分布式计算中的一个基本原则，指出分布式数据存储系统在同一时间内只能保证以下三种特性中的两种：一致性、可用性和分区容错性。一致性意味着系统中的所有节点在同一时间看到相同的数据，可用性确保每个请求都能收到响应，无
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