强化学习(Reinforcement Learning)知识整理

发布网友发布时间：2024-04-17 15:23

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热心网友时间：2024-04-19 12:54

强化学习（Reinforcement Learning）是一门研究智能体在复杂环境中通过试错学习，优化长期奖励的学问。其核心概念，马尔可夫决策过程（MDPs）是一个动态系统，描绘了智能体在有限状态集S和动作集A中的决策过程。在这个框架下，策略仅依赖当前状态，通过Transitions概率转移至下一个状态，即时获得R奖励。目标是最大化加权累积奖励，通过状态价值函数V(s)和动作价值函数Q(s, a)评估状态或动作的价值。

求解过程分为两步：预测（状态价值和动作价值函数）和决策（选择最优动作）。著名的Bellman期望方程是这个过程的灵魂，它指导我们寻找最优策略。然而，实际应用中，往往需要处理模型未知、马尔可夫性质的丧失以及计算资源有限等问题。因此，像Value Iteration、Policy Iteration、Q-learning和Sarsa这样的近似方法应运而生。对于无限连续MDPs，动态规划依然是解决策略的重要工具，区分了Prediction（预测）和Control（控制）两个层面。

Q-learning，作为模型免费的方法，其off-policy特性允许使用当前状态的最优值来选择动作，而不依赖于具体策略。Sarsa则引入了ε-greedy策略，平衡探索和利用。DQN（深度Q网络）利用神经网络增强Q函数，结合Experience Replay和双网络结构，提高稳定性和性能。而DDPG（深度确定性策略梯度）针对连续动作空间，运用actor-critic架构，引入噪声和软目标更新，解决探索问题。

然而，强化学习并非一帆风顺。Policy Gradient方法面临的挑战包括更新过大、映射到参数空间的困难以及样本效率低下。Q-learning的局限性在于动作分布可能过于集中，且易产生正的Q值。为克服这些问题，Advantage Function引入了动作质量的相对评估，减少了策略的方差。

TRPO（信任区域优化）针对DDPG更新参数的难题，引入信任区域的概念，限制参数更新的幅度。在优化过程中，TRPO采用旧策略的分布，通过重要性采样处理新策略，同时通过变换和KL散度来限制策略的差异，这就是PPO（Proximal Policy Optimization）的核心思想。

强化学习的理论基石建立在一系列严谨的数学原理之上，如Bellman最优方程和收敛性定理，同时也离不开实际案例研究和优化算法的不断创新。深入理解这些概念和方法，对于在实际应用中实现智能决策至关重要。想要更深入地探索，可以参考优达学城的增强学习纳米学位课程、David Silver教授在UC Berkeley的讲座，以及丰富的AI教材和强化学习算法教程。