Методи градієнта політики є наріжним каменем навчання з підкріпленням (RL), дозволяючи агентам навчатися оптимальній поведінці в складних середовищах. Ця стаття досліджує досягнення в методах градієнта політики, спрямованих на навчання більш узагальнених політик. Вона досліджує методи покращення ефективності вибірки та стабільності, що є критично важливим для розгортання агентів RL у реальних застосуваннях, таких як робототехніка, автономне водіння та ігровий штучний інтелект. Дослідження зосереджено на розробці надійних алгоритмів, які можуть ефективно обробляти різні простори станів та дій, сприяючи створенню адаптивних систем штучного інтелекту, здатних ефективно виконувати різноманітні завдання.