强化学习的原理
强化学习来源于心理学中的行为主义，作为解决序贯决策的代表性人工智能方法，它采用持续的“交互-试错”机制，通过与环境的不断交互学得有效策略。强化学习过程反应了人脑如何做出决策的反馈系统运行机理，符合人类面向实际问题时的经验性思维与直觉推理的一般性决策过程。
价值函数的确定问题
明确状态价值函数和动作价值函数后，理论上可以通过策略迭代的方式获得最优策略，进而求解价值函数。但是在实际训练过程中，策略迭代效率低、计算成本高，因此通常采用人工设计的线性函数或非线性函数（如神经网络）来近似估计价值函数。
探索和利用的均衡问题
在强化学习问题中，智能体需要平衡探索（exploration）与利用（exploitation）的关系来获得最优策略，进而得到最大累积回报。采取随机动作来充分探索全部不确定的策略，可能经历大量较差策略，导致回报较低；然而，持续利用现有最优策略来选取价值最高的动作，缺乏对状态空间的探索，可能导致错过全局最优策略，且回报不稳定。
基于值的强化学习算法
以DQN算法为代表的基于值的强化学习算法具备样本利用率较高、价值函数估值方差小、不易陷入局部最优的优点，但是此类算法只能解决离散动作空间问题，容易出现过拟合，且可以处理的问题复杂度非常受限。同时，由于动作选取对价值函数的变化十分敏感，基于值的强化学习方法收敛性质较差。
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