在强化学习中，策略梯度是一种通过直接优化策略函数来学习最优策略的方法。与传统的值函数方法（如Q-learning、SARSA等）不同，策略梯度方法直接对策略函数进行参数化，并通过对策略函数的梯度进行更新来实现策略的优化。这种方法的优势在于可以直接处理连续动作空间和高维状态空间的问题，并且对于随机策略和确定性策略都适用。
具体来说，策略梯度方法主要包括两种：REINFORCE算法和Actor-Critic算法。REINFORCE算法通过对策略函数的期望回报进行梯度上升来更新策略参数，它的优势在于简单易懂，但在样本效率上通常不如Actor-Critic算法。Actor-Critic算法结合了值函数估计和策略优化，其中Actor负责学习策略，Critic负责学习值函数，两者相互影响，可以更有效地学习最优策略。
相比之下，传统的值函数方法通过学习状态值函数或者动作值函数来实现策略优化，它们通常需要通过值函数的估计来间接地优化策略，存在估计误差和收敛速度慢的问题。而策略梯度方法直接对策略进行优化，避免了值函数估计的问题，因此在处理高维状态空间和连续动作空间时更具优势。
在实际应用中，可以根据具体问题的特点选择合适的方法。如果问题涉及到高维状态空间和连续动作空间，策略梯度方法可能更适合；如果问题的状态空间较小且值函数容易估计，传统的值函数方法也是一种有效的选择。
综上所述，策略梯度方法与传统的值函数方法相比，更适用于处理高维状态空间和连续动作空间的强化学习问题，它直接优化策略函数，避免了值函数估计的问题，因此在一些复杂的实际问题中具有更好的效果。