直接策略的RL直接优化目标函数，对策略进行参数化表示，与值函数相比，策略化参数的方法更简单，更容易收敛。（ ）

考查要点：本题主要考查对强化学习（Reinforcement Learning, RL）中策略直接优化方法与值函数方法的理解，重点在于两者的区别及优劣比较。

核心思路：

• 策略直接优化（Direct Policy Search）直接对策略进行参数化，并通过优化目标函数（如累计奖励）更新参数。
• 值函数方法（如Q-learning）先学习值函数，再根据值函数推导策略。
• 关键点：策略直接优化更直接关联奖励目标，可能简化优化过程，减少中间步骤的不确定性，从而更容易收敛。

破题关键：
需明确两种方法的实现路径差异：策略直接优化的目标函数与奖励直接相关，而值函数方法需通过间接的值函数估计。因此，策略参数化在某些场景下确实更简单、更高效。

策略直接优化与值函数方法的对比：

1. 策略直接优化：

   • 参数化策略：直接定义策略形式（如神经网络），输出动作或动作概率。
   • 目标函数：直接优化累计奖励的期望，如最大化回报。
   • 优点：目标明确，优化路径直接，可能更快收敛。

2. 值函数方法：

   • 参数化值函数：学习状态或动作值函数（如Q(s,a)），评估策略价值。
   • 策略推导：通过值函数选择最优动作（如选Q值最大的动作）。
   • 缺点：需解决Bellman方程，涉及中间估计误差，可能导致优化复杂度更高。

结论：
题目中“策略化参数的方法更简单，更容易收敛”的表述符合策略直接优化的核心优势，因此答案正确。