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策略梯度算法相较于传统策略更新算法通常具有更好的效果，下面从几个方面来分析，同时也会解释关于更新速度与效果之间的关系。
策略梯度算法效果更好的原因

1. 直接优化目标

传统算法的局限性：许多传统策略更新算法是基于值函数的，例如Q - learning ，它通过估计值函数（如Q值）来间接优化策略。这种间接优化方式可能会引入一些误差，因为值函数的估计本身就存在偏差，而且需要在值函数和策略之间进行转换。
策略梯度算法的优势：策略梯度算法直接对策略进行优化，它通过计算策略的梯度，直接朝着提升目标函数（如累计奖励）的方向更新策略参数。这样可以避免值函数估计误差带来的影响，更直接地找到最优策略。

1. 处理连续动作空间

传统算法的难题：传统的基于值函数的算法在处理连续动作空间时会遇到困难。因为在连续动作空间中，需要对每个可能的动作都计算值函数，这在计算上是不可行的。
策略梯度算法的解决方案：策略梯度算法可以很自然地处理连续动作空间。它通过参数化策略，如使用神经网络来表示策略，直接输出动作的概率分布。这样可以在连续动作空间中进行有效的搜索和优化。

1. 探索与利用的平衡

传统算法的挑战：传统算法在探索和利用之间的平衡调整较为困难。例如，\(\epsilon\)-贪心策略在探索时是随机选择动作，可能会导致大量无效的探索，降低学习效率。
策略梯度算法的优势：策略梯度算法通过调整策略的概率分布来进行探索。在学习过程中，策略会逐渐倾向于选择具有更高奖励的动作，同时也会保留一定的概率去探索其他动作，从而更好地平衡探索和利用。

1. 对环境的适应性

传统算法的不足：传统算法往往假设环境是静态的或者变化缓慢的，当环境动态变化时，它们的性能可能会受到很大影响。
策略梯度算法的适应性：策略梯度算法可以根据环境的反馈实时调整策略，具有更好的适应性。它能够在不同的环境条件下快速学习和优化策略。

关于更新速度与效果的关系
你提到策略梯度算法基于梯度更新，每次更新的价值（V）没有原来的更新得快，但更新速度并不等同于学习效果。

更新速度快不一定效果好：传统算法可能在某些情况下能够快速更新值函数，但这些更新可能只是局部的优化，不一定能引导策略朝着全局最优的方向发展。例如，传统的基于值函数的算法可能会陷入局部最优解，因为它们在更新值函数时可能只考虑了当前的局部信息。
策略梯度算法注重长期效果：策略梯度算法虽然每次更新可能不会使值函数有很大的变化，但它是从整体上优化策略，目标是最大化长期累计奖励。通过不断地调整策略的梯度，它能够逐渐找到更优的策略，即使在前期更新速度较慢，但从长期来看，能够取得更好的学习效果。

综上所述，策略梯度算法通过直接优化策略、处理连续动作空间、平衡探索与利用以及适应动态环境等方面的优势，通常能够取得比传统策略更新算法更好的效果，尽管它的更新速度可能不是最快的。