1.計算方法不同 

GAE是(shi)一種新的(de)優勢(shi)估計(ji)方(fang)法，它通過(guo)對多步優勢(shi)估計(ji)值(zhi)進行(xing)加權平均，得(de)到一種偏(pian)差和方(fang)差的(de)折衷。而TD(lambda)則是(shi)通過(guo)設定(ding)(ding)一個折扣因子lambda，來決(jue)定(ding)(ding)當前回(hui)(hui)報與未來回(hui)(hui)報的(de)權重，基于時間差分(fen)的(de)思想計(ji)算狀態價值(zhi)。

2.偏差和方差不同 

GAE通過加權平(ping)均多步優(you)勢估計值，可以有效地控制偏(pian)差和(he)方(fang)差，實現二者的(de)(de)平(ping)衡(heng)。而TD(lambda)的(de)(de)偏(pian)差和(he)方(fang)差則(ze)取(qu)決于設置的(de)(de)折扣(kou)因子lambda，lambda越大，偏(pian)差越小，但方(fang)差可能會增大。

3.適用場景不同 

由于(yu)GAE的(de)優勢估計方法可(ke)以很好(hao)地(di)控制偏差和方差，因此(ci)在需要(yao)進(jin)行長期規劃的(de)復雜(za)環境中，GAE通(tong)常可(ke)以取得(de)更好(hao)的(de)效果。而TD(lambda)則(ze)適(shi)合(he)于(yu)那些對即時回報有較高(gao)需求的(de)任(ren)務，比如棋(qi)類(lei)游(you)戲。

4.實驗效果不同 

在(zai)實際實驗中(zhong)，GAE通常能(neng)夠(gou)在(zai)各種任務中(zhong)實現更好的(de)學習性(xing)(xing)能(neng)。而TD(lambda)雖然(ran)在(zai)某些任務上也可以取得(de)不錯(cuo)的(de)效(xiao)果，但在(zai)處理復雜任務時，其(qi)性(xing)(xing)能(neng)可能(neng)會受(shou)到限制。

5.理論依據不同 

GAE的(de)(de)(de)理論依據主要(yao)是對(dui)優(you)(you)勢(shi)函數(shu)(shu)的(de)(de)(de)估計(ji)，它通過優(you)(you)勢(shi)函數(shu)(shu)的(de)(de)(de)估計(ji)來引導策(ce)略優(you)(you)化。而TD(lambda)的(de)(de)(de)理論依據主要(yao)是時間差(cha)分(fen)學習(xi)，它通過學習(xi)狀態轉移的(de)(de)(de)價值差(cha)異來更新策(ce)略。

延伸閱讀 

強化學習的優勢估計方法 

在強化學習中，估計優(you)(you)勢(shi)函數(shu)是非常(chang)重要的一部分，它直接影(ying)響到(dao)策略的更新(xin)方向和速度。優(you)(you)勢(shi)函數(shu)可(ke)以看作是動作值(zhi)函數(shu)和狀(zhuang)態值(zhi)函數(shu)的差，它表示在某個狀(zhuang)態下，采(cai)取(qu)某個動作比(bi)按照當(dang)前策略采(cai)取(qu)動作的優(you)(you)越程度。 

優勢估計方(fang)法(fa)主要有兩類：一類是(shi)(shi)基(ji)于蒙(meng)特(te)卡洛的方(fang)法(fa)，如REINFORCE算法(fa)，這(zhe)(zhe)種方(fang)法(fa)無偏差(cha)，但方(fang)差(cha)大；另一類是(shi)(shi)基(ji)于時間差(cha)分的方(fang)法(fa)，如Q-learning，這(zhe)(zhe)種方(fang)法(fa)方(fang)差(cha)小，但有偏差(cha)。 

為了(le)解決這(zhe)兩(liang)種(zhong)方法的(de)(de)問題，人們提出了(le)很多偏(pian)差(cha)和方差(cha)折衷的(de)(de)優(you)勢(shi)估計(ji)方法，如GAE，它通過(guo)加權平均多步優(you)勢(shi)估計(ji)值(zhi)，實(shi)現偏(pian)差(cha)和方差(cha)的(de)(de)折衷。這(zhe)種(zhong)方法在實(shi)際應用中通常能取得更好的(de)(de)效(xiao)果(guo)，是當前研究的(de)(de)熱點(dian)。