文档1方式参考：https://gitee.com/chencib/ailib/blob/master/rl/vpg_baseline_cartpole.py
文档2方式参考：https://gitee.com/chencib/ailib/blob/master/rl/vpg_batchupdate_cartpole.py
文档3方式参考：https://gitee.com/chencib/ailib/blob/master/rl/vpg_standard_cartpole.py
三个文档算法的异同分析及可取之处
一、共同点
-
算法基础
均基于策略梯度方法（Policy Gradient），核心是REINFORCE算法或其改进版本，通过优化策略网络直接输出动作概率分布。 -
环境处理
• 均针对CartPole-v1环境，适配不同版本的Gym API（处理terminated和truncated返回值差异）。• 状态和动作空间的定义方式一致（如
env.observation_space.shape[0]）。 -
折扣回报计算
均使用折扣因子（Gamma） 对轨迹的未来奖励进行衰减，计算累积回报。 -
框架与优化器
• 使用PyTorch实现神经网络，优化器均为Adam。• 策略网络结构均为全连接网络，输出Softmax动作概率。
二、差异点
| 特征 | 文档1（带基线REINFORCE） | 文档2（批量REINFORCE） | 文档3（标准策略梯度） |
|---|---|---|---|
| 基线网络 | ✅ 使用Critic网络计算基线值，优势值减少方差 | ❌ 无基线，直接使用折扣回报 | ❌ 无基线，但回报标准化（减均值/标准差） |
| 更新方式 | 单episode更新（蒙特卡洛） | 批量更新（收集多episode后更新） | 单episode更新，结合滑动平均奖励监控 |
| 网络结构 | 简单网络（128隐藏层） | 深层网络（4层ReLU） | 中等网络（30隐藏层，tanh激活） |
| 回报处理 | 优势值 = 回报 - 基线值 | 折扣回报标准化（减均值） | 折扣回报标准化（减均值/标准差） |
| 兼容性处理 | 动态修补NumPy兼容旧版Gym | 适配不同Gym版本step返回值 | 适配新版Gym的reset/step返回值 |
| 额外功能 | 动态渲染测试 | 训练/测试结果可视化 | 模型保存/加载、训练时动态开启渲染 |
三、各自的可取之处
1. 文档1：带基线的REINFORCE
• 优势值计算
引入Critic网络预测状态价值作为基线，通过优势值=回报-基线减少策略更新的方差，显著提升训练效率。
• 网络分离设计
策略网络（Actor）和基线网络（Critic）分离，结构清晰，便于单独优化。
• 兼容性修复
动态修补np.bool8兼容旧版Gym，避免AttributeError。
2. 文档2：批量更新的REINFORCE
• 批量训练机制
收集多个episode的轨迹后统一更新参数，提升硬件利用率，适合复杂环境。
• 深度网络结构
使用4层ReLU网络，增强状态表征能力，适合高维状态空间。
• 完整可视化
绘制训练/测试奖励曲线，直观展示算法性能，便于调试和分析。
3. 文档3：标准策略梯度
• 回报标准化
对折扣回报进行均值中心化和标准差缩放，避免梯度爆炸/消失，提升稳定性。
• 实用功能完善
支持模型保存/加载、训练时动态渲染控制，适合实际部署和演示。
• 权重初始化
对网络参数显式初始化（正态分布+偏置），加速收敛。
四、总结与建议
• 选择建议
• 需快速收敛：选文档1（带基线）+ 文档3（回报标准化）。
• 需处理复杂状态：选文档2（深层网络）+ 文档1（基线）。
• 需部署和稳定性：选文档3（模型保存+标准化）。
• 改进方向
结合三者的优点：带基线的网络 + 批量更新 + 回报标准化 + 可视化与模型保存。
附文档1算法执行：
Episode 0, Total Reward: 37.0
Episode 50, Total Reward: 31.0
Episode 100, Total Reward: 29.0
Episode 150, Total Reward: 28.0
Episode 200, Total Reward: 26.0
Episode 250, Total Reward: 70.0
Episode 300, Total Reward: 218.0
Episode 350, Total Reward: 346.0
Episode 400, Total Reward: 202.0
Episode 450, Total Reward: 500.0
附文档2算法执行：
附文档3算法执行：
