强化学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过让智能体在与环境的交互中学习最优策略，以实现特定目标。在自动驾驶系统中，强化学习算法被广泛应用于决策系统，帮助车辆在不同情境下做出最优决策。本文将深入剖析策略迭代与值迭代两种经典的强化学习算法，并探讨它们在自动驾驶决策系统中的应用。
策略迭代是一种迭代方法，用于找到给定马尔可夫决策过程（MDP）的最优策略。该算法分为两个步骤：策略评估和策略改进。
策略评估的目的是计算当前策略下的状态值函数。对于每个状态，算法通过迭代更新状态值，直到收敛。
状态值函数的更新公式为：
V(s) ← Σ P(s'|s, a) * R(s, a, s') + γ * Σ P(s'|s, a) * V(s')
其中，P(s'|s, a)是状态转移概率，R(s, a, s')是即时奖励，γ是折扣因子，V(s')是下一状态的值。
策略改进的目的是根据当前的状态值函数，找到一个新的策略，使得该策略在整体上优于当前策略。
新的策略选择动作a，使得：
π'(s) = argmax_a Σ P(s'|s, a) * [R(s, a, s') + γ * V(s')]
重复策略评估和策略改进步骤，直到策略不再发生变化，即达到最优策略。
值迭代是另一种用于求解MDP最优策略的算法。与策略迭代不同，值迭代直接迭代更新状态值函数，而不显式地进行策略评估和改进。
值迭代的更新公式为：
V(s) ← max_a Σ P(s'|s, a) * [R(s, a, s') + γ * V'(s')]
其中，V'(s')是上一次迭代的状态值。值迭代通过不断迭代更新状态值，直到收敛到最优状态值函数。
在收敛后，可以通过最优状态值函数构造最优策略：
π*(s) = argmax_a Σ P(s'|s, a) * [R(s, a, s') + γ * V*(s')]
自动驾驶决策系统可以看作是一个复杂的MDP，其中状态包括车辆的位置、速度、周围障碍物等信息，动作包括加速、减速、转向等，奖励函数可以根据安全性、舒适性、效率等因素设计。
通过策略迭代或值迭代算法，自动驾驶系统可以学习到在不同状态下采取最优动作的策略，从而在各种复杂场景中做出安全、高效的决策。
策略迭代和值迭代是强化学习中的两种经典算法，它们在自动驾驶决策系统中具有广泛的应用前景。通过深入理解这两种算法的原理和实现步骤，可以为自动驾驶系统的设计和优化提供有力的支持。