1 on-policy与off-policy

之前一直搞不清楚on-policy和off-policy是什么区别，在查阅了各种公众号和博客、论坛之后，决定总结一下on-policy和off-policy的区别。

首先，如下图所示，on-policy和off-policy都是on-line强化学习策略更新中的一种。on-line和off-line最明显的区别就是，在一次policy.learn()之后，即在一次参数更新之后，on-line方法一定要去再次与环境交互获得新数据，而off-line则选择继续吃老本训练。

其次，关于on-policy和off-policy的区别，sutton的书中说“on-policy就是agent的目标策略与行为策略一致，反之就是off-policy”，这一句话乍一听很好理解，但是具体到算法上又会让人很难区分。

具体到代码层面的理解：
on-policy: 选择动作的策略与即将更新的策略网络是一致的，注意需要是完全一致的。换句话理解，更新策略自己的网络，得靠策略自己生成的数据去更新，不能靠其他时刻的策略。
off-policy: 选择动作的策略与即将更新的策略网络是不一致的，注意这个不一致可能有很多方面，比如在原始策略上加一个$ϵ$-greedy，那就是两个策略了；还比如用好几个learn（）之前的策略采集的数据，更新现在的策略，也是off-policy。

2 确定性策略和随机性策略

确定性策略为一个将状态空间映射到动作空间的函数。它本身没有随机性质，因此通常会结合$ϵ$-greey或往动作值中加入高斯噪声的方法来增加策略的随机性。一般都存在于基于值的算法中。

随机性策略是条件为$\pi (a|s)$情况下，动作a的条件概率分布。它本身带有随机性，获取动作时只需对概率分布进行采样即可。一般存在于基于策略的算法中。

最后

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