diff --git "a/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222/\344\271\240\351\242\230\350\247\243\347\255\224.md" "b/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222/\344\271\240\351\242\230\350\247\243\347\255\224.md"
index dd6391c..189b106 100644
--- "a/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222/\344\271\240\351\242\230\350\247\243\347\255\224.md"
+++ "b/\345\212\250\346\200\201\350\247\204\345\210\222/\344\271\240\351\242\230\350\247\243\347\255\224.md"
@@ -128,9 +128,46 @@ $$
 
 > 上面这个策略迭代算法存在一个小问题，即如果在两个或多个同样好的策略之间不断切换，则它可能永远不会终止。所以上面的算法对于教学没有问题，但不适用于实际应用。请修改伪代码以保证其收敛。
 
-*解答：*存在的问题是$argmax_a$将终止条件限制，因为在伪代码中的**策略改进**中，同样的价值函数可能会产生不同的策略，导致两个或多个同样好的策略在迭代前后不断切换，价值函数没有提升，但是$old-action \neq \pi(s)$，仍然会使程序跳转至`2`继续运行。
+*解答：*存在的问题是将$argmax_a$是否稳定作为终止条件，因为在伪代码中的**策略改进**中，同样的价值函数可能会产生不同的策略，导致两个或多个同样好的策略在迭代前后不断切换，价值函数没有提升，但是$old\_action \neq \pi(s)$，仍然会使程序跳转至`2`继续运行。
 
+解决方式为通过增加一个每个状态的最优动作的集合（最优动作集合为让贝尔曼最优方程取到最大值的所有动作），通过判断每一步过后一个状态$s$的最优的动作集合是否改变以及策略$\pi$是否改变来作为终止条件。以下为修改后的伪代码：
 
+1. 初始化
+
+   对$s \in S$，任意设定$V(s) \in \mathbb{R}$以及$\pi(s) \in A(s)$，$maxActionSet(s) \gets set()$ 
+
+   *(这里的每个$maxActionSet(s)$都是一个set集合)*
+
+2. 策略评估
+
+   循环：
 
+   ​			$\Delta \gets 0$
 
+   ​			对每一个$s \in S$循环：
+
+   ​						$v \gets V(s)$
+
+   ​						$V(s) \gets \sum_{s',r}p(s',r|s,\pi(s))[r + \gamma V(s')]$
+
+   ​						$\Delta \gets max(\Delta, |v - V(s)|)$
 
+   ​			直到$\Delta < \theta$（一个决定估计精度的小正数）
+
+3. 策略改进
+
+   $policy\_stable \gets true$
+
+   对每一个$s \in S$:
+
+   ​			$old\_action \gets \pi(s)$
+
+   ​			$old\_max\_action\_set \gets maxActionSet(s)$
+
+   ​			$\pi(s) \gets argmax_a\sum_{s',r}p(s',r|s,a)[r + \gamma V(s')]$
+
+   ​			$maxActionSet(s) \gets \sum_{s',r}p(s',r|s,a)[r + \gamma V(s')]$取到最大值的所有动作$a$的集合
+   
+   ​			如果$old\_action \neq \pi(s)$并且$old\_max\_action\_set \neq maxActionSet(s)$，那么$policy\_stable \gets false$
+   
+   如果$policy\_stable$为$true$，那么停止并返回$V \approx v_*$以及$\pi \approx \pi_*$；否则跳转到2