...学习之路11之对无模型强化学习中on/off_policy, 随机/确定策略的理 ...

发布网友发布时间：2024-10-04 13:27

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热心网友时间：2024-10-11 06:52

在强化学习领域，区分有无环境模型的方法分为model-based（基于模型）和model-free（无模型）两种。model-based方法如动态规划，知道状态转移规则可直接规划最优策略，但现实中通常环境模型不可知，这就催生了model-free的算法，如DQN和DDPG。这两种方法的核心在于采样策略：确定性策略（如DQN）和随机性策略（如Sarsa和A2C）。

确定性策略采样固定，而随机性策略采样受概率分布影响。DDPG属于off-policy学习，使用一个经验池，与之相对的是on-policy方法，如Sarsa，采样策略即优化策略，数据独立性较差。off-policy的优点在于探索更全面，理论收敛性更好，适用于经验丰富的策略与探索策略分离；而on-policy如PPO，更依赖于样本的独立性，可能需要大batch size以保证梯度准确性，但采样与优化策略同步，可能导致局部最优。

举例来说，DDPG的策略更新就体现了off-policy，它利用随机策略在环境中探索，然后优化策略参数以最大化Q值。Sarsa和PPO则属于on-policy，采样策略与优化策略相同，但PPO通过KL散度限制策略更新步长，以防止震荡。

总结，强化学习中的策略和采样方式决定了是off-policy还是on-policy，这影响了学习效率、探索与优化的平衡以及数据独立性。off-policy允许更灵活的探索，而on-policy在处理相关数据时可能需要更巧妙的处理方式，如分布式采样和更新。