《白话强化学习与python》笔记——第二章强化学习的脉络_强化学习算法脉络

第二章：强化学习的脉络

1.什么是策略：

一般用这样一个表达式来描述:

a =π(s).
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这里的a指的是动作，s指的是状态，函数π就是用来描述策略的。从形式上看，策略就像一个函数，只要输入一个状态s，就输出一个动作a。

2.什么是模型

用于预测环境中将发生什么的一套描述信息。

3.如何得到一个好的策略：

（1）直接法

在策略函数a=π(s|θ)中，在输入状态s确定的情况下，输出的动作a其实只和后面的参数θ有关。这个θ就是我们在训练智能机器人的时候想要得到的最终的模型参数。

r= R(als)
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虽然我们可能说不清这个函数中的其他系数是什么，不过在一个确定的环境中，通常在一个确定的状态s下输入一个确定的动作a，就会有得分产生。同时也可以将两个函数进行结合

（2）间接法

我们通常会借助另一个函数–值函数(ValueFunction)来描述并期望尽可能精确地描述这个状态的价值。值函数的表达式可以这样写:

u„(s)=E[R+1+γR 2+γR+з+...|S,=s].
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v就是价值(Value)的意思。这个表达式的含义也比较清楚:”(s)表示，在策略π确定的情况下，状态s的值为多少(价值为多少的概率;价值越高，状态就越好);在等号的右边是计算方法,E-[R:1+γR+2+2R+3+.S=s」指的是将下个时间片的奖励值、下下个时间片的奖励值、下下下个时间片的奖励值……相加，然后得出一个用于评估这个状态的价值的数学期望值。

4、马可夫决策过程

（1）状态转移：

马尔可夫决策过程中的环境，需要满足条件

这个等式的含义是，前一个状态s,到后一个状态St+1的转移概率，不会随着更久以前的状态的加入而改变。如果一个环境中的状态变化满足这样的条件,就可以称状态S是马尔可夫的(或者是满足马尔可夫的)。

（2）策略优化：

①以某种策略开始在环境中做动作，就像我们试着执行那个以“五五开”的概率打伞的策略一样。在这个时候，会得到相应的v(s)，当然，也可以得到相应的q(s,a)。
②在一个确定的策略下，得到q(s,a)的值。只要能得到这个值，就一定能在确定的状态s的输入下，从 q(s,a)中找到估值最大的q(s,a)的值。我们还是通过机器人根据天气决定是否打伞的例子来讲解。有两个不同的状态，以及两个不同的动作，所以，表中一共有4个值。如果有n个不同的状态，以及m个不同的动作,就应该有一个nxm的表来保存q(s,a)的值,同时借助这个表输出一个完整的策略–每一次都挑选估值最大的动作作为新的策略，然后再来一次。我们将这个策略命名为π’。
③使用π’ 在环境里做动作，会得到新的v_(s)和q’(s,a)，而且比前一个策略π要好(因为每次都会选择比原来的估值大的动作前往估值大的状态)。一个迭代结束后，还会产生"、""这样的策略。只要将这个过程持续下去，总会收敛到最优策略上。

5、Model-Based和Model-Free

（1）Model-Based

是基于模型:在一个环境中各个状态之转换的概率分布描述

（2）规划问题：

规划问题(PlanningProblem)是运筹学的一个分支，是用于解决决策问题的，或者说，是用于在一定的约束条件下得出最优决策的。规划问题常用的套路，要么是解方程组，要么是解不等式组，并试着求出满足限制条件的极大值或者极小值。

（3）Model-Free

理解了 Model-Base 的概念，就可以理解Model-Free 的概念了–Model-Base 的对立面在前面提到过，如果一个问题看起来满足规划问题的条件，那就把它当成规划问题来解决，不需要使用强化学习算法。可是，模型的建立工作由谁来完成呢?如果在环境建立之后没有人去建立模型，我们就不能进行人工智能手段上的策略探索和学习了吗?答案是否定的。事实上，情况恰恰相反:有人帮我们做好模型的情况很少出现。在绝大多数场景中，模型是未知的，至少是未曾精确量化的。怎么办?其实，这才是强化学习希望得到的更具普适性的方式和方法。