强化学习中的智能体基于目标的不同分为以下几类：
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Policy-Based（基于策略的智能体）
- 这种智能体的目标是直接近似策略（policy），即在给定状态下选择动作的概率分布。
- 它们通常通过优化策略来最大化累积奖励。
- 示例：策略梯度方法（Policy Gradient Methods）。
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Value-Based（基于价值函数的智能体）
- 这种智能体的目标是近似价值函数（value function），即估计在特定状态下的长期奖励总和（或在状态-动作对上的总回报）。
- 这些智能体通过价值函数的优化来间接地得出最优策略。
- 示例：Q-learning 和 Deep Q-Networks (DQN)。
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Model-Based（基于模型的智能体）
- 这种智能体的目标是近似环境的动态模型（transition dynamics），即学习环境的状态转移概率（从一个状态到另一个状态的概率）和奖励函数。
- 一旦模型被学到，智能体可以通过模型进行规划（planning），如利用模拟预测未来。
- 示例：动态规划（Dynamic Programming）方法。
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Actor-Critic（行为者-评论者智能体）
- 这种智能体结合了基于策略和基于价值函数的特点。
- 行为者（Actor）负责学习和输出策略，而评论者（Critic）负责估计价值函数，并通过其反馈改进策略。
- 这种方法的优势是策略优化的稳定性更高，结合了两种方法的优点。
- 示例：A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）。
总结：
强化学习智能体可以通过上述任意一种或多种方式设计。每种方法都有其适用的场景和特点：
- 基于策略的适合连续动作空间问题。
- 基于价值函数的适合离散动作空间问题。
- 基于模型的适合需要高效探索的场景。
- Actor-Critic 适合需要结合稳定性与效率的场景。
