ポリシーグラディエント手法は進化的アルゴリズムと比較して異なる特性を持っています。ポリシーグラディエント手法の利点は以下の通りです：
ポリシー最適化時に高水準報酬定義だけで済むため直接物理マシンを設計可能。
高次元空間内でも収束性が高く効率的。
シミュレートされたロボットから直接物理ロボットへ移行容易。
一方で欠点も存在します：
訓練時間が長くかかる場合がある。
環境フィードバック不足や固定された建築ブロック等仮定事項下では最適解まで到達しづらい場合あり。