1. 是什么

智能体利用完整轨迹数据估计出$Q_{\pi }(s,a)$的过程

2. 为什么直接估计Q而不是V

因为策略评估的目的在于改进现有策略$\pi (a|s)$，而改进策略就涉及到选取最优行为$a，Q(s,a)$刚好能衡量状态s时，采取各种动作a的价值（累积回报期望）。如果采用$V(s)$，则最终还是要由$V(s)$(参考贝尔曼方程）计算出Q(s,a)，而由于立即回报矩阵和状态转移数组未知，这一点做不到。因此，干脆直接从Q(s,a)出发进行策略评估和控制。

2. 根据多条完整轨迹计算Q(s,a)

在当前策略$\pi$下，假设我们获得了K条完整轨迹数据$\underline{[(s_{k,0},a_{k,0},r_{k,1}),\cdots ,(s_{k,L_k},a_{k,L_k},r_{k,L_k+1}),(s_T,a_{k,L_k+1},r_{k,L_k+2})]},k=0,1,\cdots ,K-1$
则估计Q(s,a)的批处理算法流程如下：

• step 1：把所有完整轨迹中的立即回报$r_{k,m}$的值替换为累积回报值$G_{k,m}$
  $$G_{k,m}=\sum _{n=m}^{L_k+2}{\gamma }^{n-m}{r}_{k,n}$$
• step 2：计算各个**状态行为对(s,a)**的函数值V(s,a)

  • 初访法(first-visit)
    V(s)=全部轨迹中状态行为对的值**首次等于(s,a)**的所有三元组中的累积回报的均值

  • 每访法(every-visit)
    V(s)=全部轨迹中状态行为对的值**等于(s,a)**的所有三元组中的累积回报的均值

根据大数定律可知：如果求一个状态的累积回报时，找到的状态值为s的三元组的个数越多，所得的均值越接近Q(s,a)真实值。

3. 初访法和每访法哪个更好？

• 每方法能更充分地利用轨迹数据，但需耗费更多的计算资源
• 实际使用时，要根据具体场景合理选择。