Lihat sumber Aplikasi Policy Gradient dalam Pengendalian Robot

Policy Gradient telah menjadi pendekatan utama dalam banyak aplikasi [[pengendalian robot]] modern. Dengan kemampuannya menangani aksi kontinu dan kebijakan stokastik, Policy Gradient menawarkan solusi yang fleksibel untuk berbagai tantangan dalam bidang robotika.

== Keunggulan Policy Gradient di Robotika ==
Tidak seperti metode berbasis nilai seperti [[Q-learning]], Policy Gradient mampu secara langsung mengoptimasi kebijakan yang kompleks. Hal ini sangat penting dalam pengendalian robot yang memerlukan gerakan halus dan responsif.

== Studi Kasus dan Implementasi ==
Beberapa studi kasus menunjukkan bahwa algoritma Policy Gradient seperti [[DDPG]] dan [[TRPO]] telah berhasil digunakan untuk mengendalikan lengan robot, kendaraan otonom, dan drone. Implementasi ini menunjukkan keunggulan Policy Gradient dalam lingkungan dunia nyata yang dinamis.

== Tantangan dan Prospek Masa Depan ==
Meskipun banyak keberhasilan, tantangan seperti kebutuhan data yang besar dan stabilitas pembelajaran masih menjadi fokus penelitian. Namun, dengan berkembangnya teknik pengurangan varian dan optimisasi, aplikasi Policy Gradient di robotika diprediksi akan semakin luas di masa depan.