深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,简称DRL)和增强学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习领域中的重要分支之一。而在 DRL 的发展过程中，又涌现出了两个主要的 RL 流派：基于值函数的强化学习(Value-based Reinforcement Learning,简称 VBL)和基于策略梯度的强化学习(Policy Gradient Reinforcement Learning,简称 PGRL)。那么，这两大流派具体有哪些区别呢?
首先，我们来看一下 VBL。VBL 的核心思想是通过估计一个价值函数来指导决策。这个价值函数是对所有可能的动作的预期回报进行加权平均得到的。因此，VBL 的目标是最大化这个价值函数。为了达到这个目标，VBL 通常采用 Q-learning 等基于贪心策略的算法来进行训练。相比于其他 RL 方法，VBL 具有简单、高效、可扩展等优点。但是，由于它只能通过估计价值函数来进行决策，因此无法处理不确定的情况和复杂的任务。
接下来，我们来看一下 PGRL。PGRL 的核心思想是通过优化一个策略来指导决策。与 VBL 不同，PGRL 不关心价值函数，而是通过最大化长期回报来优化策略。为了达到这个目标，PGRL 通常采用 policy gradient 等基于策略优化的算法来进行训练。相比于 VBL,PGRL 具有更强的适应性和泛化能力，可以处理不确定的情况和复杂的任务。但是，由于它需要优化策略，因此训练过程通常比较耗时和复杂。
总之，VBL 和 PGRL 是两种不同的 RL 流派，它们在核心思想、目标和方法上都有所不同。选择哪种流派应该根据具体的应用场景和问题来决定。在实际应用中，也可以将这两种流派结合起来使用，以获得更好的效果。
