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近年来强化学习中的策略梯度方法以其良好的收敛性能吸引了广泛的关注。研究了平均模型中的自然梯度算法,针对现有算法估计梯度时效率较低的问题,在梯度估计的值函数逼近中采用了TD（λ）方法。TD（λ）中的资格迹使学习经验的传播更加高效,从而能够降低梯度估计的方差,提升算法的收敛速度。车杆平衡系统仿真实验验证了所提算法的有效性。