离线强化学习（Offline Reinforcement Learning，简称Offline RL）是深度强化学习的一个子领域，它不需要与模拟环境进行交互，而是直接从已有的数据中学习一套策略来完成相关任务。这种方法被认为是强化学习落地的重要技术之一。

Offline RL 可以被定义为 data-driven 形式的强化学习问题，即在智能体(policy函数？)不和环境交互的情况下，来从获取的轨迹中学习经验知识，达到使目标最大化！！

Offline RL最初被称为Batch Reinforcement Learning，后来Sergey Levine等人在其2020年的综述中开始使用Offline Reinforcement Learning这一术语，现在普遍使用后者表示。Offline RL可以被定义为data-driven形式的强化学习问题，即智能体在缺乏仿真且与环境交互成本高昂时，利用之前收集的数据为后续在线地强化学习奠定基础。

通过Offline RL，我们可以自动获得以策略为代表的接近最优的行为技能，以优化用户指定的奖励函数。奖励函数定义了智能体应该做什么，而Offline RL算法决定了如何做。与传统的在线强化学习相比，Offline RL的主要优势在于它不需要实时与环境进行交互，从而降低了学习成本并提高了学习效率。

然而，Offline RL也面临一些挑战，如数据分布偏移、外推误差等问题。为了克服这些挑战，研究者们正在探索各种方法，如数据筛选、模型正则化等，以提高Offline RL的性能和稳定性。

参考文献：

离线强化学习系列博客专栏 - 知乎介绍Offline RL相关技术及发展。https://www.zhihu.com/column/c_1487193754071617536

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