强化学习全解析：从基础概念到前沿方法

强化学习全解析：从基础概念到前沿方法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Yuleave/article/details/145192597

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能领域中一个重要的研究方向，它通过智能体与环境的交互来学习最优决策策略。本文将从基础概念出发，深入探讨强化学习的核心算法、主要方法以及面临的挑战和未来方向。

引言：什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一类解决序列决策任务的方法。在这些任务中，我们设计一个智能体（Agent），它通过与外部环境进行交互来学习如何做出最佳决策。智能体根据当前状态选择动作，环境则根据动作反馈新的状态和奖励，智能体利用这些信息不断更新自身状态并优化策略，以最大化累积奖励。

图1：智能体与环境的交互示意图。智能体根据当前状态选择动作，环境则反馈新的状态和观察。

1. 强化学习的基本概念

1.1 序列决策

在强化学习中，智能体的目标是选择一种策略（Policy）π，以最大化期望回报：

V π ( s 0 ) = E p ( a 0 , s 1 , a 1 , … , a T , s T ∣ s 0 , π ) [ ∑ t = 0 T R ( s t , a t ) ∣ s 0 ] V_{\pi}(s_{0})=\mathbb{E}{p(a{0},s_{1},a_{1},\dots,a_{T},s_{T}|s_{0},\pi)}\left[\sum_{t=0}^{T}R(s_{t},a_{t})|s_{0}\right]Vπ (s0 )=Ep(a0 ,s1 ,a1 ,…,aT ,sT ∣s0 ,π) [t=0∑T R(st ,at )∣s0 ]

其中：

• s 0 s_{0}s0 是智能体的初始状态。
• R ( s t , a t ) R(s_{t},a_{t})R(st ,at )是奖励函数，用于衡量在给定状态下执行动作的价值。
• V π ( s 0 ) V_{\pi}(s_{0})Vπ (s0 )是策略 π 在初始状态s 0 s_{0}s0 下的价值函数。

1.2 强化学习的分类

强化学习方法可以沿着两个主要维度进行分类：

1. 智能体表示和学习的对象：价值函数、策略和/或模型。
2. 动作选择方式：基于策略（on-policy）和离策略（off-policy）。

2. 价值函数与贝尔曼方程

2.1 价值函数

• 状态价值函数（State-Value Function）V π ( s ) V_{\pi}(s)Vπ (s)：从状态s ss开始，遵循策略 π 获得的期望回报。
• 动作价值函数（Action-Value Function）Q π ( s , a ) Q_{\pi}(s,a)Qπ (s,a)：从状态s ss开始，执行动作a aa，然后遵循策略 π 获得的期望回报。
• 优势函数（Advantage Function）A π ( s , a ) A_{\pi}(s,a)Aπ (s,a)：执行动作a aa相对于遵循策略 π 的优势。

A π ( s , a ) = Q π ( s , a ) − V π ( s ) A_{\pi}(s,a) = Q_{\pi}(s,a) - V_{\pi}(s)Aπ (s,a)=Qπ (s,a)−Vπ (s)

2.2 贝尔曼方程

贝尔曼方程是强化学习中的核心概念，它描述了价值函数之间的递归关系：

V ∗ ( s ) = max ⁡ a [ R ( s , a ) + γ ∑ s ′ P ( s ′ ∣ s , a ) V ∗ ( s ′ ) ] V^{}(s) = \max_{a} \left[ R(s,a) + \gamma \sum_{s'} P(s'|s,a) V^{}(s') \right]V∗(s)=amax [R(s,a)+γs′∑ P(s′∣s,a)V∗(s′)]

其中：

• V ∗ ( s ) V^{*}(s)V∗(s)是最优状态价值函数。
• R ( s , a ) R(s,a)R(s,a)是立即奖励。
• γ \gammaγ是折扣因子。
• P ( s ′ ∣ s , a ) P(s'|s,a)P(s′∣s,a)是状态转移概率。

3. 强化学习的主要方法

3.1 基于价值的方法（Value-based RL）

基于价值的方法通过学习价值函数来指导策略的优化。典型的算法包括：

• Q-learning：一种离策略算法，通过学习最优动作价值函数Q ∗ ( s , a ) Q^{*}(s,a)Q∗(s,a)来找到最优策略。
• DQN（深度Q网络）：将Q-learning与深度神经网络结合，用于处理高维状态空间，如图像输入。

图2：DQN算法示意图。DQN使用深度神经网络来近似Q函数，并通过经验回放和目标网络来提高训练稳定性。

3.2 基于策略的方法（Policy-based RL）

基于策略的方法直接优化策略参数，以最大化期望回报。典型的算法包括：

• REINFORCE：一种基于策略梯度的算法，通过蒙特卡洛采样来估计策略梯度。
• Actor-Critic方法：结合了价值函数和策略梯度方法，使用价值函数作为基线来减少策略梯度的方差。

3.3 基于模型的方法（Model-based RL）

基于模型的方法首先学习环境模型，然后利用该模型进行规划或模拟，以优化策略。典型的算法包括：

• 模型预测控制（MPC）：使用学习到的模型进行滚动时域优化，选择最优动作序列。
• Dyna算法：将模型学习和策略学习结合起来，通过模拟轨迹来加速学习。

图3：Dyna算法示意图。Dyna通过模拟轨迹来加速策略学习。

4. 探索-利用困境

在强化学习中，智能体需要在探索未知状态和利用已知信息之间找到平衡。常见的探索策略包括：

• ε-贪婪策略：以概率 ε 选择随机动作，以概率 1-ε 选择当前最优动作。
• 玻尔兹曼探索：根据动作的奖励期望分配概率，奖励期望高的动作被选中的概率更大。
• Upper Confidence Bound（UCB）：选择具有最高上置信界（UCB）的动作，以平衡探索和利用。
• Thompson采样：根据后验分布对动作进行采样，随着不确定性降低，逐渐转向利用。

5. 强化学习的挑战与未来方向

• 奖励函数设计：设计合适的奖励函数以引导智能体学习期望的行为是一个挑战。
• 稀疏奖励问题：在许多任务中，奖励信号非常稀疏，智能体需要深入的探索才能找到奖励状态。
• 模型误差与不确定性：学习到的模型可能存在误差，如何在规划中处理这些误差是一个重要问题。
• 离线强化学习：从静态数据集学习策略，避免模型误差带来的负面影响。
• 与大型语言模型（LLMs）的结合：利用LLMs的语言理解和推理能力来增强强化学习智能体的能力。

结语

强化学习是一个充满活力和挑战的研究领域。随着深度学习和计算能力的提升，强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域取得了令人瞩目的成就。未来，强化学习将继续与人工智能的其他领域深度融合，推动智能系统的发展。