强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种基于试错的方法,旨在通过智能体与环境的交互,学习能够最大化累积奖励的策略。以下是强化学习的详细介绍。
强化学习的核心概念
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智能体(Agent)
执行动作并与环境交互的主体。 -
环境(Environment)
智能体所处的外部环境,智能体从环境中获取状态和奖励。 -
状态(State, S)
描述环境在某一时刻的特征信息。 -
动作(Action, A)
智能体在某一状态下可以采取的行为。 -
奖励(Reward, R)
环境对智能体某个动作的反馈,指导智能体的学习目标。 -
策略(Policy, π)
决定智能体在特定状态下选择动作的规则,分为:- 确定性策略:每个状态对应唯一的动作。
- 随机性策略:每个状态对应一组动作的概率分布。
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值函数(Value Function)
衡量智能体在某一状态或执行某一动作的长期回报,分为:- 状态值函数:
- 状态-动作值函数:
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折扣因子(Discount Factor, )
衡量未来奖励的重要性,取值范围 。
越接近 1,未来奖励的权重越高。
强化学习的基本框架
强化学习的基本框架通常用 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP) 表示,其定义为 :
- S:状态空间
- A:动作空间
- :状态转移概率
- :即时奖励函数
- :折扣因子
智能体通过以下过程进行学习:
- 观察当前状态 。
- 根据策略 选择动作 。
- 环境更新为新状态 ,并给出即时奖励 。
- 更新策略或值函数,以最大化累积奖励。
强化学习的类型
1. 基于值的强化学习
通过学习值函数 V(s) 或 Q(s, a),指导策略选择。
- 代表方法:Q-Learning、Deep Q-Network (DQN)
2. 基于策略的强化学习
直接优化策略 ,不显式估计值函数。
- 代表方法:Policy Gradient (PG)、REINFORCE
3. 基于模型的强化学习
学习环境的模型 和 ,并利用模型进行规划。
- 代表方法:Model Predictive Control (MPC)
4. 混合方法
结合值函数和策略优化的优势。
- 代表方法:Actor-Critic
强化学习的经典算法
1. Q-Learning
- 目标:学习动作值函数 ,更新规则为:
- :学习率
- 特点:无模型方法,适用于离散状态空间。
2. 深度 Q 网络(Deep Q-Network, DQN)
- 使用神经网络逼近 ,适用于高维状态空间。
- 解决 Q-Learning 中的高维问题,如 Atari 游戏。
3. 策略梯度(Policy Gradient, PG)
- 直接优化策略 ,通过最大化回报期望:
- 梯度更新:
4. Actor-Critic
- Actor:学习策略 。
- Critic:评估策略的好坏(状态值函数 或动作值函数 )。
强化学习的应用
- 游戏 AI
- AlphaGo、AlphaZero、DeepMind 的 Atari 游戏智能体。
- 机器人控制
- 强化学习控制机器人的运动轨迹和操作。
- 推荐系统
- 动态推荐用户兴趣内容。
- 自动驾驶
- 学习路径规划和驾驶策略。
- 金融交易
- 学习买卖策略以最大化收益。