1.策略更新方式不同

on-policy方法在学习和决策过程中始终使用相同的策略，也就是说，它在进行策略更新时只考虑当前策略下的经验。而off-policy方法则可以利用从其他策略中得到的经验进行学习，也就是说，它在进行策略更新时可以考虑非当前策略下的经验。

2.数据利用效率不同

由于on-policy只能利用当前策略下的数据，因此它的数据利用效率相对较低。而off-policy可以利用所有的数据进行学习，因此它的数据利用效率相对较高。

3.稳定性和收敛速度不同

on-policy方法通常有更好的稳定性和更快的收敛速度，因为它严格按照当前策略进行。而off-policy方法由于可以利用其他策略的经验，可能会出现策略震荡和收敛慢的情况。

4.对环境的依赖程度不同

on-policy方法对环境的依赖程度相对较高，需要不断地和环境进行交互以更新策略。而off-policy方法可以在一定程度上减少与环境的交互，因为它可以利用存储的历史数据进行学习。

5.对探索和利用的平衡不同

on-policy方法需要在探索和利用之间做出平衡，因为它只能利用当前策略下的数据。而off-policy方法可以在探索和利用之间做出更灵活的调整，因为它可以利用所有的数据。

延伸阅读

强化学习在现实世界的应用

强化学习已经在各种实际场景中找到了应用，如自动驾驶、游戏AI、推荐系统、机器人技能学习等。无论是on-policy还是off-policy，它们在解决复杂的决策问题上都有着巨大的潜力。通过学习和优化策略，强化学习能够在未知的环境中进行有效的决策，是未来人工智能领域的重要研究方向。