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名词简称

TD: 时序差分学习（Temporal Difference Learning）
DQN: Deep Q-Network

具体技术

Q-Learning
Q-Learning通过时序差分学习（Temporal Difference Learning）逼近Q ∗ Q^*Q∗.
Q-Learning是离策略（Off-Policy）算法——它用行为策略（Behavior Policy）生成数据，但更新的是目标策略（Target Policy）。这使它能高效利用历史经验。

Q-Learning的数学之美在于：
✅ 通过自举估计（Bootstrapping）将无限时域问题转化为递归计算
✅ 离策略特性使其能高效利用任意策略生成的数据
✅ TD误差提供了无偏且低方差的价值估计更新方向
✅ ϵ-greedy在理论上保证了遍历性，从而确保收敛到全局最优

讲Q-Learning和DQN: 知乎文章