1.計算方法不同 

GAE是(shi)一(yi)種新(xin)的優勢(shi)估計方法(fa)，它通過對多步優勢(shi)估計值進行(xing)加權平均，得(de)到一(yi)種偏差和方差的折衷。而TD(lambda)則是(shi)通過設(she)定(ding)一(yi)個折扣因(yin)子lambda，來決定(ding)當前(qian)回(hui)報與(yu)未來回(hui)報的權重(zhong)，基于時(shi)間差分的思想計算(suan)狀態價值。

2.偏差和方差不同 

GAE通過(guo)加權平(ping)均多步優勢估計值，可以有效地控制(zhi)偏(pian)(pian)差和(he)方(fang)差，實現二者的(de)平(ping)衡。而(er)TD(lambda)的(de)偏(pian)(pian)差和(he)方(fang)差則取決于設置的(de)折扣因(yin)子lambda，lambda越大(da)，偏(pian)(pian)差越小，但方(fang)差可能會增大(da)。

3.適用場景不同 

由于GAE的(de)優勢(shi)估計(ji)方法可以很(hen)好地控制偏差和方差，因此在需要進行長期規劃的(de)復(fu)雜環境中，GAE通(tong)常可以取得更好的(de)效果。而TD(lambda)則適合于那些對(dui)即(ji)時(shi)回(hui)報有較高需求的(de)任務，比如棋類游(you)戲。

4.實驗效果不同 

在實(shi)(shi)際實(shi)(shi)驗中(zhong)，GAE通常能(neng)(neng)夠在各種任(ren)(ren)務(wu)中(zhong)實(shi)(shi)現更好的(de)學習性能(neng)(neng)。而TD(lambda)雖然在某些任(ren)(ren)務(wu)上也可(ke)以取(qu)得(de)不錯的(de)效果，但在處理復雜任(ren)(ren)務(wu)時，其性能(neng)(neng)可(ke)能(neng)(neng)會(hui)受(shou)到限(xian)制(zhi)。

5.理論依據不同 

GAE的理(li)論依(yi)據(ju)主要(yao)是對優勢函(han)數的估計，它通(tong)過優勢函(han)數的估計來引導策(ce)略優化(hua)。而TD(lambda)的理(li)論依(yi)據(ju)主要(yao)是時間差分學習，它通(tong)過學習狀(zhuang)態轉移的價值差異(yi)來更新策(ce)略。

延伸閱讀 

強化學習的優勢估計方法 

在(zai)強化學習中，估計優勢函(han)(han)數是(shi)(shi)非(fei)常重要的一部分(fen)，它直接影響到(dao)策略的更新方向(xiang)和速度。優勢函(han)(han)數可以看作(zuo)是(shi)(shi)動作(zuo)值函(han)(han)數和狀態值函(han)(han)數的差，它表示(shi)在(zai)某個狀態下，采取(qu)某個動作(zuo)比(bi)按照當前(qian)策略采取(qu)動作(zuo)的優越程度。 

優勢估計(ji)方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)(fa)主要有兩類(lei)(lei)(lei)：一(yi)類(lei)(lei)(lei)是基于蒙(meng)特卡(ka)洛的方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)(fa)，如(ru)(ru)REINFORCE算法(fa)(fa)(fa)(fa)，這(zhe)(zhe)種(zhong)方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)(fa)無(wu)偏差(cha)(cha)，但(dan)方(fang)(fang)差(cha)(cha)大；另(ling)一(yi)類(lei)(lei)(lei)是基于時間差(cha)(cha)分的方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)(fa)，如(ru)(ru)Q-learning，這(zhe)(zhe)種(zhong)方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)(fa)方(fang)(fang)差(cha)(cha)小，但(dan)有偏差(cha)(cha)。 

為了(le)解決這兩種方法(fa)的問題，人們提出了(le)很多(duo)偏差和方差折衷(zhong)(zhong)的優勢估計方法(fa)，如GAE，它通(tong)過加權平均多(duo)步優勢估計值，實現偏差和方差的折衷(zhong)(zhong)。這種方法(fa)在實際應用(yong)中通(tong)常(chang)能取(qu)得(de)更好(hao)的效果，是(shi)當前研究的熱點。