我想知道为什么信任区域策略优化（TRPO）是一种在线策略算法？

在我看来，在TRPO中，我们通过旧策略进行采样，然后更新新策略并应用重要性采样来校正偏差。因此，它更像是一种离线策略算法。但最近，我读了一篇论文，其中提到：

与离线策略算法不同，在线策略方法要求根据当前遵循的策略来更新函数近似器。特别是，我们将考虑信任区域策略优化，这是一种使用自然梯度方向扩展传统策略梯度方法的技术。

我是否有任何误解的地方？

回答：

在线策略方法的关键特征是它们必须使用估计的策略来与环境交互。在信任区域策略优化的案例中，它有效地使用当前策略获取样本（即与环境交互），然后更新策略并在下一轮迭代中使用新的策略估计。

因此，该算法在学习过程中使用了估计的策略，这正是在线策略方法的定义。