我在阅读萨顿和巴托的《强化学习》一书，书中用一个迷宫问题作为Dyna-Q的例子。例子显示，通过50步的规划，算法仅在3个回合中就找到了最优路径。

这是否比50步Q学习有所改进？看起来你只是在每个回合中运行了一堆50步的Q学习算法，所以说它在3个回合中找到最优路径似乎有些误导。

还有一个大问题是，我以为Dyna-Q在没有环境模型时才有用，但在本例中我们不是已经有了环境模型吗？如果我们已经有了模型，为什么还要用所有的内存来保存我们之前的所有动作？我很难理解为什么这是一个Dyna-Q的好例子。

回答：

理论上，我们是没有模型的。我们在实践中只是为了模拟才有了模型，但在现实生活中我们是没有的。

Dyna-Q基本上是通过样本来近似你的模型。你不是在学习转换和奖励函数，而是“查询”你的数据：过去当我在状态s执行动作a时发生了什么？如果一切都是确定性的，这就相当于知道了精确的模型。

你也可以这样想。在经典的Q学习中，你只知道你当前的s,a，所以你只在访问时更新Q(s,a)。在Dyna-Q中，每次你从内存中查询它们时，你都会更新所有Q(s,a)。你不需要重新访问它们。这大大加快了速度。

此外，非常常见的“重放记忆”基本上是重新发明了Dyna-Q，尽管没有人承认这一点。