强化学习当中策略可以分为随机策略和确定性策略两类。

1 确定性策略

确定性策略是输入一个状态s，策略会给出一个确定的动作a，可以用以下形式表示。u表示的是确定性策略。t时刻的状态写作st。t时刻在st状态下采取的动作为at。

实现时，只需要建立一个神经网络，输入状态，输出一个确定的动作就行。

使用了确定性策略的算法有：DDPG、TD3。

DQN中的目标策略一般也是贪婪的确定性策略。

2 随机策略

随机策略是输入一个状态s，输出的是动作分布。随机策略通常用π表示。对于st条件下，每一个动作都是以概率被选取。

随即策略可以根据动作是连续的还是离散的进行分类。连续动作是指动作可以连续取值，比如说，动作可以是力，力的数值可以去连续的数值，一般连续动作的取值是无法穷举的。而离散的动作比如在玩打飞机的时候，动作是上，下，左，右这种可以穷举的值。

离散动作对应的随机策略称为分类策略。

连续动作对应的随机策略称为对角高斯策略。

2.1 分类策略

分类策略由于动作是离散的，可以穷举，因此我们可以直接定义一个输出所有动作概率的神经网络。

构建神经网络。

比如离散动作是上、下、左、右。于是，可以建立如下神经网络。输入状态，输出4个动作对应的概率。

其中P（上）+P（下）+P（左）+P（右）= 1

2.2 对角高斯策略

假如我们动作的是力。那么就无法按上述神经网络一样构造了。因为动作无法列举出来。因此，通常我们会使用高斯分布。因为只需要均值和标准差就能确定一个高斯分布。因此，我们可以利用神经网络输出均值。我们又可以根据标准差如何获取分成以下两种情况。

（1）标准差不使用关于状态s的函数，而是独立的参数。（TRPO 和 PPO采样的是这种实现方式）

（2）标准差是关于状态s的函数，这时，我们可以在输出均值的神经网络的输出层，增加一个输出值，输出标准差。

我们需要注意的是，无论上面那种方法，虽然我们表述的时候说的是输出标准差，实际操作的时候，我们输出的是标准差的对数值。因为标准差一定是正数，对于神经网络网络来说，要去保证输出的标准差是正数就需要增加额外的约束条件，但是假如我们输出的是log标准差，那么神经网络输出的就可以是任意实数了，输出之后，我们只需要去一个e的指数，就能还原标准差。

下面假设一个一维动作的情况下，构建的神经网络如下。（对于多维，就是一堆均值，以及协方差矩阵的值）