一句话总结

• On-policy（同策略）：边学边用，用当前策略生成的数据更新当前策略。
  例子：演员自己演完一场戏后，根据观众反馈改进演技。

• Off-policy（异策略）：学用分离，用其他策略（如旧策略、专家数据）生成的数据更新当前策略。
  例子：演员通过看别人的表演录像来学习，不用自己亲自演。

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On-policy 算法

特点

1. 数据来源：必须用当前策略（正在训练的模型）与环境交互产生的数据。

2. 数据时效性：更新一次策略后，旧数据立即失效，必须重新采样。

3. 优缺点：

   • ✅ 更稳定，数据与策略一致。

   • ❌ 样本效率低（大量数据只能用于一次更新）。

典型算法

• REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度，纯靠当前策略的完整轨迹更新。

• PPO（近端策略优化）：通过裁剪机制限制更新幅度，但仍需当前策略的数据。

• A2C（Advantage Actor-Critic）：同步版本的Actor-Critic算法。

类比

• 厨师亲自尝菜调整配方：每改一次配方，就必须重新做一桌菜来试味道。

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Off-policy 算法

特点

1. 数据来源：可以用历史数据、其他策略的数据（如专家示范、旧策略）。

2. 数据复用：同一批数据可多次用于训练，提高样本效率。

3. 优缺点：

   • ✅ 样本效率高，适合真实场景（如机器人训练）。

   • ❌ 需要处理策略差异（如重要性采样），可能不稳定。

典型算法

• Q-Learning / DQN：通过Q表或神经网络学习最优动作价值，不依赖当前策略。

• DDPG / SAC：Actor-Critic框架下，用经验回放池（Replay Buffer）复用数据。

• TD3：双延迟DDPG，进一步优化稳定性。

类比

• 厨师看别人的做菜视频学新技术：不用自己反复试错，直接借鉴他人经验。

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关键区别对比

特征	On-policy	Off-policy
数据来源	必须当前策略生成	可用任意策略生成的数据
数据复用	不能复用，每次更新后丢弃	可复用（如经验回放池）
样本效率	低	高
稳定性	高（数据一致）	低（需处理策略差异）
典型算法	PPO, A2C, REINFORCE	DQN, DDPG, SAC

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通俗例子

1. On-policy：

   • 你学自行车：必须自己骑（当前策略），摔了才能调整姿势，不能靠看别人骑车来改进。

2. Off-policy：

   • 你学做菜：看菜谱视频（他人策略数据），不用每看一次就自己做一遍。

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如何选择？

• 选On-policy：需要高稳定性（如AI对话模型微调）。

• 选Off-policy：数据稀缺或交互成本高（如机器人控制）。

理解这两者的区别，就能明白为什么PPO适合ChatGPT训练（稳定优先），而DQN适合游戏AI（数据复用优先）。