Deep Reinforcement Learning (DRL) アルゴリズムはStochastic Dynamic Programming (SDP) やQ-learningと比較して以下の利点を持っています。
モデルフリー: DRLアルゴリズムはモデルフリーであるため、事前にシステムダイナミクスを知る必要がなく即座に行動を学習します。
連続的行動空間: SDPやQ-learningでは離散的行動空間しか扱えませんが、DRLアルゴリズムは連続的行動空間でも効果的に学習できます。
高次元性への対応: DRLアルゴリズムは高次元性へも柔軟に対応し、「呪われた次元」と呼ばれる問題を克服します。
探索と活用バランス: DRLアルゴリズムでは探索（新しい情報収集）と活用（既存情報利用）のバランスを取ることで最適解へ収束します。