时序差分更新算法和回合更新算法一样都是利用经验数据进行学习，其区别在于时序差分更新不必等到回合结束，可以用现有的价值估计值来更新。因此时序差分更新既可用于回合制任务，也可用于连续性任务。同策时序差分更新从给定策略的情况下动作价值函数的定义出发，我们可以得到：单步时序差分只需要采样一步，用来估计回报样本的值，这里表示有偏回报样本，与回合更新中由奖励计算得到的无偏回报样本相区别。基于以上分析，我们可以

在我之前的博客中强化学习笔记(4)-深度Q学习_gzroy的博客-CSDN博客，实现了用Tensorflow keras搭建DQN模型，解决小车上山问题。在代码里面，需要自己实现经验回放，采样等过程，比较繁琐。Tensorflow里面有一个agents库，实现了很多强化学习的算法和工具。我尝试用agents来实现一个DQN模型来解决小车上山问题。Tensorflow网上的DQN教程是解决CartP

A3C算法的全称是Asynchronous Advantage Actor-Critic，异步优势执行者/评论者算法。这个算法和优势执行者/评论者算法的区别在于，在执行过程中不是每一步都更新参数，而是在回合结束后用整个轨迹进行更新。因此可以让多个Worker来进行轨迹的搜集和参数更新。每个执行者的更新都是异步的。这个算法与优势执行者/评论者算法相比，优点在于可以大大提高执行效率，因为对于策略更新算

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