策略梯度和Q学习是强化学习中的两种不同方法，具有学习最优策略的不同方法。
Q学习是一种基于值的方法，它通过Q函数估计状态-动作对的值。它选择在每个状态中具有最高q值的动作，并且基于所接收的奖励来更新q值。Q学习通常用于离散动作空间，并且可以使用非策略学习收敛到最佳策略。
另一方面，策略梯度方法是基于策略的。他们不是学习状态-动作对的价值，而是通过优化绩效目标 (如最大化预期回报) 来直接学习策略。策略梯度适用于连续或高维动作空间。与涉及基于q值选择最佳动作的Q学习不同，策略梯度涉及根据学习的策略分布对动作进行采样，并基于观察到的奖励对其进行更新。