初探强化学习(12)各种类型强化学习算法的流程图，用于对比分析_强化学习流程图

1. Q-learning

建立一个Q Table来保存状态s和将会采取的所有动作$a$，$Q(s,a)$。在每个回合中，先随机初始化第一个状态，再对回合中的每一步都先从Q Table中使用ϵ−贪婪基于当前状态 $s$ （如果Q表没有该状态就创建$s-a$的行，且初始为全0）选择动作 $a$，执行$a$，然后得到新的状态$s’$和当前奖励r，同时更新表中$Q(s,a)$的值，继续循环到终点。整个算法就是一直不断更新 Q table 里的值，再根据更新值来判断要在某个 state 采取怎样的 action最好。

2. SARSA

同样建立一个Q Table来保存状态$s$和将会采取的所有动作$a$，$Q(s,a)$。在每个回合中，先随机初始化第一个状态，再对回合中的每一步都先从Q Table中使用$ϵ-greddy$基于当前状态 $s$ （如果Q表没有该状态就创建$s-a$的行，且初始为全0）选择动作 $a$，执行$a$，然后得到新的状态$s’$和当前奖励$r$，同时再使用$ϵ-greddy$得到在$s’$时的$a’$，直接利用$a’$更新表中$Q(s,a)$的值，继续循环到终点。

相比之下，Q-Learning是贪婪的，在更新Q时会先不执行动作只更新，然后再每次都会选max的动作，而sarsa选了什么动作来更新Q就一定执行相应的动作。这就使它不贪心一昧求最大，而是会稍稍专注不走坑，所以sarsa相对来说十分的胆小，掉进坑里面下次争取会避免它（而Q不管，每次都直接向着最小的反向学习。）不管因为Sarsa太害怕坑，而容易陷入一个小角落出不来。

3. Dyna类型算法

由于不可能精确和完美的拟合真正环境，纯基于模型的强化学习效果往往很差。那有没有什么办法可以在一定程度上避免这一点呢？
那就把基于模型 + 不基于模型的强化学习结合起来吧！也就是Dyna算法框架了。
它既在模型中学习，也在交互中学习。即Dyna框架在每个迭代轮中，会先和环境交互，并更新价值函数、策略函数，接着进行n次模型的模拟预测，同样更新价值函数、策略函数。这样同时利用上了和环境交互的经历以及模型的预测。

根据描述，就需要有两个相互独立的模型，一个根据状态$s$和动作$a$得到下一个状态$s’$（策略函数），另一个根据当前状态$s$和动作$a$预测环境的奖励$r$（价值函数）。其中

• 从 $s,a$ 学习 $r$ 的预测过程是一个回归问题(regression problem)。
• 从 $s,a$ 学习 $s’$ 的选择过程是一个密度估计问题(density estimation problem)。

3.1 Dyna-Q

• 先初始化状态$s$和其任意动作$a$所对应的状态价值$Q(s,a)$。
• 初始化尝试要理解得到的模型$Model(s,a)$。
• 对于每一轮迭代，先根据当前状态和$Q(S,A)$用$ϵ-greddy$的方式得到新状态S’和奖励R
• 然后用Q-Learning更新价值函数$Q(S,A)$
• 用$R$，$S’$更新模型$Model(s,a)$ (这边是表格型强化学习，所以一般是用字典的形式存储R和S，一般情况下，可以使用神经网络来训练这个$Model(s,a)$)
• （与真实环境交互完毕后，进行n次模拟）
  • 每次模拟都随机选择一个之前出现过的状态$S$, 并在此基础上随机选择一个动作$A$
  • 基于模型$Model(S,A)$得到$S^{\prime }$ 和$R$（这边可以理解成查表，根据key从字典中查招对应的值）
  • 再使用Q-Learning更新价值函数： $Q(S,A)=Q(S,A)+\alpha [R+\gamma ma{x}_{a}Q(S^{\prime },a)-Q(S,A)]$

3.2 Dyna-2

Dyna-2是将环境交互的经历以及模型的预测进行了分离。即不是像Dyna一样交互完了就拿来模模拟，而是对于Q函数将被分为永久性记忆$Q(S,A)$和瞬时记忆$Q^{\prime }(S,A)$。其中永久性记忆利用与实际环境的交互经验来更新，瞬时记忆利用与模型的模拟交互来更新。然后两者结合起来共同 对作用起选择。

• 初始化运动模型和Reward函数
• 清除永久性记忆 $\theta$ （值函数所对应的参数）
• 对于每一轮迭代，从s0开始一次探索，然后每个episode都需要清除一次瞬时记忆 $\theta$（短期记忆），资格迹
  $z$（eligibility trace）
• 对于每个episode的初始状态，执行一次模拟（即用当前的模型执行模拟来更新值函数，和选择一个动作$a$）
• 执行动作$a$后得到奖励和新状态$s’$，再利用新状态$s’$，动作$a$和$r$更新模型以完成对模型的拟合
• 利用新模型再从$s’$状态开始进行模拟：更新值函数–>选择下一步$a’$–>计算永久记忆的值函数TD–>更新永久记忆值函数参数和资格迹
• $s$=$s‘$，$a$=$a’$
• 继续循环

4.3 Deep Dyna Q

4. DQN

4.1 DQN-2013

DQN（Deep Q-Network）是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的开山之作，将深度学习引入强化学习中，构建了 Perception 到 Decision 的 End-to-end 架构。DQN 最开始由 DeepMind 发表在 NIPS 2013，后来将改进的版本发表在 Nature 2015。

深度学习是监督学习，需要有标签数据来计算损失函数，通过梯度下降和误差反向传播来更新神经网络的参数，那在强化学习中如何获得标签呢

在Q-learning 中，我们用$R_{t+1}+\gamma ma{x}_{a}Q(S_{t+1},a)$来更新 Q 值，在这里我们可以将其作为标签 Q 值（Target Net）：
$R_{t+1}+\gamma ma{x}_{a}Q(S_{t+1},a|\theta )$

经验回放 Experience Replay
DQN 面临着几个挑战：

• 深度学习需要大量带标签的训练数据；
• 强化学习从 scalar reward 进行学习，但是 reward 经常是 sparse, noisy, delayed；
• 深度学习假设样本数据是独立同分布的，但是强化学习中采样的数据是强相关的

因此，DQN 采用经验回放（Experience Replay）机制，将训练过的数据进行储存到 Replay Buffer 中，以便后续从中随机采样进行训练，好处就是：1. 数据利用率高；2. 减少连续样本的相关性，从而减小方差（variance）。

NIPs 2013 中 DQN 的伪代码如下图所示：

4.2 DQN-2015

Nature 2015 中 DQN 做了改进，提出了一个目标网络$Q(S_{t+1},a|{\theta }^{-})$，每经过 N 个回合的迭代训练，将$Q(S_{t+1},a|\theta )$的参数复制给目标网络$Q(S_{t+1},a|{\theta }^{-})$，从而切断相关性。伪代码如下图所示：

下面是一个大佬关于DQN的思路图
整理的非常清晰，按照序号看，一看就懂