强化学习 (RL) 中的混合方法结合了两种核心方法：基于价值的方法和基于策略的方法。基于价值的方法，如 Q-learning，侧重于估计行动或状态的预期奖励（价值）以指导决策。基于策略的方法，如策略梯度算法，直接优化策略（选择行动的策略）。混合方法通过使用价值估计来改进策略更新，或反之，从而在稳定性和灵活性之间取得平衡。一个常见的例子是 Actor-Critic 架构，其中“行动者”更新策略，而“评论者”使用价值函数评估行动。
混合方法的一个关键优势在于它们能够解决纯基于价值或基于策略方法的局限性。例如，策略梯度在奖励估计方面可能存在高方差，而基于价值的方法难以处理连续行动空间。通过结合它们，像 Actor-Critic 这样的混合方法可以减轻这些问题。评论者通过使用价值估计（例如 Q 值或状态价值函数）向行动者提供方差较低的反馈，从而实现更稳定的策略更新。另一个例子是 Q-Prop，它将策略梯度与 Q-learning 相结合，以实现更快的收敛。这些方法通常在复杂环境中表现出色，例如机器人控制，其中精确的行动选择（策略）和准确的价值估计都至关重要。
对于需要样本效率和适应性的任务，开发者可能会选择混合方法。例如，训练机器人手臂抓取物体涉及连续行动（适用于策略梯度）和稀疏奖励（价值估计有助于指导探索）。像 Stable Baselines3 或 TensorFlow Agents 这样的框架提供了 Actor-Critic 的实现，简化了实验。然而，混合方法增加了复杂性：调整两个组件（行动者和评论者）可能会增加计算成本和超参数敏感性。尽管如此，当纯基于价值或基于策略的方法都无法满足需求时，它们仍然是一个实用的选择，提供了一种折衷方案，既利用了每种方法的优势，又最大限度地减少了它们的弱点。