《强化学习：原理与Python实现》 ──   强化学习一线研发人员撰写，涵盖主流、实用强化学习算法与基于TensorFlow2.0的Python实现

这个能做到每一步都更新一次，同时可以异步跟新（不用每次都要求所有状态更新一次来轮转，选到谁就更新谁，所以也要求每个状态都能够选到）。一般说的TD都指的是TD(0) （ps：为啥不叫TD(1)啊），即每次只往后看一步，这是什么意思呢，看了接下来的流程估计就懂了。（使用的都是（s，a）值）

• 1：随机选取一个状态S开始游戏
• 2：此s状态下选取a（根据贪婪 或者 ε-贪婪），并在动作a的状态下获得s‘，即下一状态。
• 3：使用s状态下的反馈奖励以及s’的未来奖励更新s的未来奖励。（一般这两者与目前s状态的未来奖励加权求和）（ps： 这里就是sarsar与Qlearning的区别，s'是指s中通过策略抵达的下一状态，但此状态下也有许多的（s，a）值，该以哪个来更新呢？Qlearning中，选取最大的（s，a）为更新值。sarsar中，对所有（s，a）值求平均，作为更新值。这也是所谓的Qlearning高风险高收益，sarsar比较保守的原因。）
• 4：重复1步骤，(但要求每个状态s都能够被选到。)

作者：无业大学生
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来源：简书
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