在Richard Sutton 关于 RL 的书（第 2 版）中，他介绍了 Dyna-Q 算法，它结合了规划和学习。
在算法的规划部分，Dyna-agent 随机采样n 个状态-动作对代理之前看到的，将这对输入到它的环境模型中，并获得一个采样的下一个状态和奖励. 然后它使用这个集合执行其通常的 Q 学习更新。
在确定性环境中，对于给定的状态-动作对，奖励和下一个状态始终相同. 在他关于 Dyna-Q 的章节中，Sutton 并没有将这个过程称为体验重放的一种形式，并且只是在本书后面很长时间才介绍了后一个概念。但是，我真的看不出这两个过程之间的区别（如果有的话）。
是否可以说在确定性环境中，Tabular Dyna-Q 中的计划是一种经验回放形式？
是否可以说在确定性环境中，Tabular Dyna-Q 中的计划是一种经验回放形式？
我会说这样说并不完全正确，只是因为“体验重放”和“Dyna-Q”这两个术语被很好地理解为指的是特定的实现。确实，在您描述的特定情况下（确定性环境中的表格RL ），他们最终会做类似的事情。但是，他们仍然使用不同的实现来做这些类似的事情，这可能会在实践中产生细微的差异。例如，这两种想法可能有不同的内存要求。出于这个原因，我认为在表示另一个术语时使用一个术语是不正确的，即使在这种情况下它们彼此非常接近。
以下引自林龙吉的论文“Reinforcement Learning for Robots Using Neural Networks”（1993）的结论。这是体验重放的第一个来源之一。在整个文档中，Experience Replay 和 Dyna 一直被视为不同的想法，但确实有许多相似之处：
本论文提出了一种称为经验重放的技术。这种技术实际上利用了模型，但不存在构建模型的难题，因为模型只是过去经验的集合。
所以重要的区别真的不在于他们完成了什么，而在于他们是如何做到的。一旦超出了您描述的设置（函数近似而不是表格，和/或非确定性而不是确定性），您将看到更多明显的差异。
在一些论文中，这两个概念被认为是相同的，例如：Krueger、Paul、Thomas Griffiths 和 Stuart J. Russell。“用基于模型的伪奖励塑造无模型强化学习。” （2017）。
但是，完成更新的方式可能有所不同。Dyna 直接使用价值函数和预测误差。因此它可以使用一个单一的模拟步骤更新。
使用重放可能更类似于使用蒙特卡罗更新，后者考虑一系列动作的累积奖励，并且不使用更新中的价值函数或预测误差。
Z. Feldman 和 C. Domshlak，“蒙特卡洛树搜索：到 MC 还是到 DP？”，ECAI 2014：第 21 届欧洲人工智能会议，2014 年，第一卷。第 263 页，321