Summary  
Policy iteration implements a fixed-point iterative algorithm that alternates between fully evaluating a policy’s value function and improving the policy greedily with respect to those values until convergence.

General domain of usage  
Reinforcement learning (Markov decision process planning)

Die Idee hinter der **Policy Iteration** ist einfach:
1. Eine anfängliche $$\pi$$ und $$v$$ wählen;
2. Mit der Policy Evaluation $$v$$ aktualisieren, bis es mit $$\pi$$ konsistent ist;
3. Mit der Policy Improvement $$\pi$$ aktualisieren, bis sie bezüglich $$v$$ gierig ist;
4. Schritte 2-3 wiederholen, bis Konvergenz erreicht ist.

Bei dieser Methode gibt es **keine partiellen Aktualisierungen**:
- Während der **Policy Evaluation** werden die Werte für jeden Zustand aktualisiert, bis sie mit der aktuellen Policy übereinstimmen;
- Während der **Policy Improvement** wird die Policy bezüglich der Wertfunktion gierig gemacht.

Basierend auf dem Pseudocode: Welche Bedingung führt dazu, dass die äußere Schleife der Policy-Iteration stoppt?

Reinforcement Learning (RL) ist ein leistungsstarker Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf das Training intelligenter Agenten durch Interaktion mit ihrer Umgebung konzentriert. In diesem Kurs lernen Sie, wie Agenten durch Versuch und Irrtum schrittweise effektive Verhaltensweisen entdecken. Beginnend mit grundlegenden Konzepten wie Markow-Entscheidungsprozessen und Multi-Armed Bandits arbeiten Sie sich durch dynamische Programmierung, Monte-Carlo-Methoden und Temporal-Difference-Lernen.

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Politikiteration

Pseudocode

Politikiteration

Pseudocode