REINFORCE（REward Increment = Nonnegative Factor × Offset Reinforcement × Characteristic Eligibility）算法是一种用于解决强化学习问题的基本策略梯度方法之一。它主要用于解决策略优化问题，其中智能体需要学习一个策略，以最大化其在环境中收到的累积奖励。 以下是 REINFORCE 算法的基本思想和步骤：

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参考 Reinforcement Learning, Second Edition An Introduction By Richard S. Sutton and Andrew G. Barto 非策略梯度方法的问题 之前的算法，无论是 MC，TD，SARSA，Q-learning， 还是 DQN、Double DQN、Dueling DQN，有至少两个问题： 都是处理离散状态、

gym版本是0.26.1 CartPole-v1的详细信息，点链接里看就行了。 修改了下动手深度强化学习对应的代码。 然后这里 J ( θ ) J(\theta) J(θ)梯度上升更新的公式是用的不严谨的，这个和王树森书里讲的严谨公式有点区别。 代码 import gymimport torchfrom torch import nnfrom torch.nn import fu