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逐一尝试{上、下、左、右}四个动作a，记录到达状态s′和奖励r。 计算每个动作的价值q(s,a)=r+V(s′)。 从四个动作中选择最优的动作。 更新s状态价值。 在第一轮迭代中，由于初始状态V(s)均为0，因此对除宝藏所在位置外的状态s均有V(s)=r+V(s′)=−1+0=−1，即从当前位置出发走一步获得奖励r=−1。
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在第二轮迭代中，对于和宝藏位置相邻的状态，最优动作为一步到达V(s′)=0的状态，即宝藏所在的格子。因此，V(s)更新为r+V(s′)=−1+0=−1；其余只能一步到达V(s′)=−1的状态，V(s)更新为r+V(s′)=−1+(−1)=−2。
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第三轮和第四轮迭代如法炮制。可以发现，在第四轮迭代中，所有V(s)更新前后都没有任何变化，价值迭代已经找到了最优策略。最终，只需要从马里奥所在位置开始，每一步选择最优动作，即可最快地找到宝藏。
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上面的迭代过程实际上运用了贝尔曼方程（Bellman Equation），来对每个位置的价值进行更新
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．
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（11.1）
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贝尔曼方程中状态s的价值V(s)由两部分组成：
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采取动作a后带来的奖励r。 采取动作a后到达的新状态的价值V(s′)。 问题3 根据图11.1给定的马里奥的位置以及宝藏的位置，从策略迭代来考虑，如何找到一条最优路线？
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难度：★★☆☆☆
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分析与解答
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本节介绍马尔可夫决策过程的另一种求解方法——策略迭代。什么叫策略？策略就是根据当前状态决定该采取什么动作。以场景中的马里奥寻找宝箱为例，马里奥需要不断朝着宝藏的方向前进：当前状态如果在宝藏左侧，策略应该是朝右走；当前状态如果在宝藏上方，策略应该是朝下走。
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如何衡量策略的好坏？这就需要介绍策略评估（Policy Evaluation）。给定一个策略π，我们可以计算出每个状态的期望价值 V(s)。策略迭代可以帮助我们找到更好的策略，即期望价值更高的策略，具体步骤如下。
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（1）初始化：随机选择一个策略作为初始值。比如“不管什么状态，一律朝下走”，即P（A = 朝下走 | St=s）= 1，P（A = 其他 | St=s）= 0。
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（2）进行策略评估：根据当前的策略计算。
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（3）进行策略提升：计算当前状态的最优动作，更新策略。
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（4）不停地重复策略评估和策略提升，直到策略不再变化为止。
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在马里奥寻找宝藏问题中，策略迭代过程如图11.4所示。
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图11.4 策略迭代过程
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初始化策略为：不论马里奥处于哪个状态，一律朝下走。根据这一策略进行策略评估不难发现，只有宝藏正上方的状态可以到达宝藏，期望价值为到宝藏的距离（−2，−1和0）；其余状态不能通过当前策略到达宝藏，期望价值为负无穷。然后根据当前的期望价值进行策略提升：对于宝藏正上方的状态，策略已经最优，保持不变；对于不在宝藏正上方的状态，根据策略更新公式，最优策略为横向移动一步。