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通过 例子 介绍 强化学习 的基本概念
基于 马尔可夫决策过程 介绍

状态 State：$s_1,s_2,...,s_9$
状态空间 State space : S = { s i } i = 1 9 \mathcal{S} = \{s_i\}_{i = 1}^9 S={si​}i=19​

行动 Action： $a_1,...,a_5$
行动空间 Action space： A ( s i ) = { a i } i = 1 5 \mathcal{A}(s_i) = \{a_i\}_{i = 1}^5 A(si​)={ai​}i=15​

状态转移 state transition： $s_1\stackrel{a_2}{\to }{s}_2$

只能表示确定的情况，无法表示 状态转移多种可能的情况

状态转移概率 State transition probability:

• 既可描述 确定性情况，也可描述具有 随机性的情况。
  $p(s_2|s_1,a_2)=1$
  $p(s_i|s_1,a_2)=0,\forall i\ne 2$

策略 Policy
策略 告诉 agent 在每个状态下 要采取 哪些行动。

三种表示方法：

数学表示：
$\pi$： 条件概率，任何一个状态下， 任何一个 action 的概率

——————
奖励 Reward： 实数、标量。人机交互的手段

$r(s,a)$

一般
正： 鼓励
负： 惩罚

即时奖励 大 并不意味着 能获得 最大的总体奖励。

轨迹 Trajectory： 状态-动作-奖励 链

回报 return：沿轨迹 获得的所有奖励的总和

return 越大， 策略越好。

Discounted return 折扣回报

折扣率 discount rate $\gamma$

每多进行 一个 动作， 前面的 参数多乘上一个 $\gamma$

作用：
1、和 不再发散。
2、平衡 更近未来 得到的 reward 和 更远未来 得到的 reward。

减小 $\gamma$， 近视，更加注重最近的 reward。
增大 $\gamma$， 远视，更加注重长远的 reward。

回合 Episode: 试了一次。有限步

episodic tasks: 最终停在某处的 任务
continuing tasks：agent 和 环境的交互会永远持续

将 episodic tasks 转成 continuing tasks， 统一处理
方法一： 将 目标状态 视为 特殊的 吸收状态 (absorbing state)。一旦 agent 到达 一个 吸收状态， 就不会再离开。之后的奖励 都为 0.
方法二： 将目标状态 视为 带策略的普通状态。耗费更多的搜索，更一般化。【本课程 选择这种】

• 通过 折扣率 计算折扣回报 避免 发散。

马尔科夫决策过程 (Markov decision process，MDP)

MDP 的关键要素：
集合：
状态集合 State $\mathcal{S}$
动作集合 Action $\mathcal{A}(s)$, 其中 $s\in \mathcal{S}$
奖励集合 Reward $\mathcal{R}(s,a)$

概率分布：
状态转移概率 State transition probability

• 状态 $s$ ，进行动作 $a$，转移到 状态 $s^{\prime }$ 的概率为 $p(s^{\prime }|(s,a))$

奖励概率 Reward probability

• 状态 $s$ ，进行动作 $a$，获得奖励 $r$ 的概率为 $p(r|(s,a))$

策略 Policy： 状态为 $s$， 进行动作 $a$ 的概率为 $\pi (a|s)$

Markov 特性： 无记忆性，下一刻 $t+1$ 的 状态 和 奖励 仅和当前时刻 $t$ 的 状态 有关。

$p(s_{t+1}|a_{t+1},s_t,...,a_1,s_0)=p(s_{t+1}|a_{t+1},s_t)$
$p(r_{t+1}|a_{t+1},s_t,...,a_1,s_0)=p(r_{t+1}|a_{t+1},s_t)$

马尔科夫决策过程 + 确定的策略 ——> 马尔科夫过程

回报 和 下一状态 $s^{\prime }$ 有关。
$p(r|s,a)=\sum _{s^{\prime }}p(r|s,a,s^{\prime })p(s^{\prime }|s,a)$

习题笔记：

• 每一个状态最优的动作是能得到 长期回报 均值最大 的那个，而不是得到立即奖励最大的那个。

• MDP是和策略有关系的，其中 decision 对应的就是 policy。