趋近智
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虽然学习环境模型并将其用于规划的前景具有显著优势，尤其是在样本效率方面，但要在实际中获得这些益处，需要应对两个主要障碍：确保学习到的模型足够准确，以及管理学习和规划的计算需求。这些挑战通常决定了基于模型方法在复杂情境下的可行性和成效。
任何基于模型的强化学习 (reinforcement learning)代理的有效性都极大地依赖于其学习到的模型质量，该模型通常包含转移动态 和奖励函数 。不幸的是，由于以下几个原因，学习一个完全准确的模型通常是不可能的：
当学习到的模型 、 偏离真实动态 时，就会出现模型偏差。使用不准确的模型进行规划可能使代理偏离正轨。代理可能会得出在它有缺陷的内部模型看来是最佳的策略，但在真实环境中表现不佳。
一种特别危险的情况是，当规划过程无意中钻了模型错误的空子时。规划器可能会在模拟环境中发现一系列动作，这些动作会带来不切实际的高奖励或理想状态，这仅仅是因为模型在这些特定区域存在不准确之处。在现实中依照此计划行动，则可能导致令人失望甚至灾难性的结果。
此外，模型错误在规划过程中往往会累积，尤其是在模拟长轨迹时。一个小的单步预测误差可能在多个模拟步骤中显著增长，导致预测的未来状态和奖励与现实严重偏离。想象一下，试图使用略微不准确的初始预测来提前数周预测天气；误差会迅速累积，导致长期预测不可靠。这种累积误差限制了学习模型进行规划的有效时间范围。
解决模型偏差通常需要超越简单训练标准监督学习 (supervised learning)模型的技术。包含不确定性估计的方法（例如，使用贝叶斯神经网络或模型集成）尝试量化 (quantization)模型可能出错的位置，从而使规划器能够更加保守，或在不确定区域主动获取信息。
即使模型准确性问题能够得到完美解决，基于模型的强化学习 (reinforcement learning)也会带来显著的计算需求，通常超过可比较的无模型方法。成本主要体现在两个方面：
模型学习： 训练转移模型和奖励模型可能计算成本高昂。如果使用深度神经网络 (neural network)来捕获复杂动态，这会涉及潜在的大量转移数据集和大量的计算（GPU时间）用于训练。成本与环境动态的复杂性以及所需的准确性成比例。
规划： 一旦模型学习完成，将其用于规划通常是计算最密集的环节。操作如：
规划的成本通常与状态空间、动作空间的大小以及所需的规划时间范围成反比。在需要实时决策的情境（例如机器人技术）中，每个步骤可用于规划的时间可能受到严重限制，从而制约了规划算法的复杂程度或搜索的深度。
基于模型的强化学习循环概览，标示出模型不准确性和计算成本构成主要挑战的环节。
存在一种固有的权衡：更简单的模型可能学习和规划起来更快，但其准确性可能较低。相反，高度准确的模型可能需要大量的计算资源用于训练和规划。
这两个挑战常常交织在一起。改进模型准确性的努力，例如使用更大的神经网络 (neural network)、集成方法或更复杂的概率模型，会直接增加学习和规划的计算成本。反之，试图降低计算成本（例如通过简化模型架构或缩短规划时间范围）通常会以牺牲模型准确性或规划质量为代价。
成功应用基于模型的强化学习 (reinforcement learning)，特别是针对大规模、复杂的问题，需要认真考虑这些挑战。研究方向主要侧重于：
总而言之，虽然基于模型的强化学习为无模型方法提供了一个有力的替代方案，但其实际应用需要谨慎管理实现足够模型准确性和处理学习与规划相关计算成本的双重挑战。具体的平衡很大程度上取决于问题领域的特点和可用的计算资源。
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