强化学习（Reinforcement Learning, RL）详解

强化学习（Reinforcement Learning, RL）详解

引用

CSDN

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https://blog.csdn.net/qq_44246618/article/details/145668770

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能领域的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互学习最优策略。本文将从基础概念、关键组成部分到主要算法分类，全面解析强化学习的核心原理和应用价值。

什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，其中智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，学习如何采取行动以最大化某种累积奖励。强化学习的核心思想是让智能体在试错（trial-and-error）过程中不断调整策略，最终学会最优策略。

强化学习特别适用于那些环境动态变化、模型未知、或者无法直接获取最优解的任务，如机器人控制、自动驾驶、游戏 AI、金融交易等。

与其他机器学习方法的对比：

• 监督学习（Supervised Learning）：有标注数据，目标是最小化预测误差。
• 无监督学习（Unsupervised Learning）：无标注数据，目标是发现数据的结构。
• 强化学习（Reinforcement Learning）：通过试错学习最优策略，目标是最大化长期奖励。

强化学习的基本组成部分

强化学习系统主要由以下 5 个核心部分组成：

1. 环境（Environment）
   环境是智能体与之交互的世界，它定义了状态空间、动作空间、奖励规则以及状态转移的动态。环境可以是物理世界（如机器人控制）、虚拟世界（如游戏）或数学模型（如金融市场）。

2. 智能体（Agent）
   智能体是执行动作的主体，它在环境中观察状态，并根据策略决定要采取的行动。智能体的目标是通过学习找到最优策略，以最大化长期回报。

3. 状态（State, s）
   状态是环境在某一时刻的描述，它可以是离散的（如网格世界中的位置）或连续的（如机器人关节角度）。智能体通过观察状态来做决策。

4. 动作（Action, a）
   动作是智能体可以执行的操作集合，例如在迷宫中移动（上、下、左、右）、调整温度、控制游戏角色等。

5. 奖励（Reward, r）
   奖励是环境提供的反馈信号，它指引智能体的学习方向。奖励可以是：

• 正奖励（+）：鼓励某些行为，例如游戏胜利或机器人成功抓取物品。
• 负奖励（−）：惩罚某些行为，例如撞墙、失败或能量消耗过多。

强化学习的关键概念

1. 策略（Policy, π）
   策略是智能体在每个状态下选择动作的规则，记作：a=π(s)
   策略可以是：

• 确定性策略：在相同状态下总是执行相同的动作。
• 随机策略：在相同状态下以一定概率选择不同动作。

2. 状态-价值函数（State-Value Function, V）
   状态价值函数 V(s) 表示智能体从状态 s 开始，按照策略 π 采取行动后能获得的期望累积奖励：

3. 状态-动作值函数（Q-Value, Q）
   Q 值函数 Q(s,a) 表示智能体在状态 s 执行动作 a 后，按照策略 π 继续行动所能获得的期望累积奖励：
   Q 值在 Q-learning 算法中非常重要，智能体通常通过学习 Q 值来优化策略。

4. 贝尔曼方程（Bellman Equation）
   贝尔曼方程描述了状态价值函数和 Q 值之间的递归关系：
   贝尔曼方程是强化学习算法（如 Q-learning, SARSA）的核心基础。

强化学习的过程

强化学习的目的是训练策略函数，使其在各种状态下，都能做出正确的决策（动作），以简捷的达到最终的目标。 强化学习的学习方式，是智能体与环境不断交互进行学习。

交互过程参考下图：
其中， St 是 t 时刻的状态， at 是 t 时刻的动作， rt 是环境给予动作的奖励。

值函数

研究人员利用奖励累积的概念定义了值函数，用以描述一个状态或动作与最终目标的接近程度，或者说是对于达到最终目标的贡献的大小。

强化学习的主要算法分类

强化学习算法可以分为三大类：

1. 基于值迭代的方法（Value-based Methods）

目标：学习状态值函数 V(s) 或 Q 值函数 Q(s,a)，然后通过贪心策略选择最佳动作。

代表算法：

• Q-learning（最著名的强化学习算法）
• SARSA（基于策略的 Q-learning 变体）
• Deep Q-Network (DQN)（结合深度学习的 Q-learning）

2. 基于策略的方法（Policy-based Methods）

目标：直接学习策略 π，不显式存储 Q 值。

代表算法：

• 策略梯度（Policy Gradient, PG）
• 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）
• 近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）
• 优势演员-评论家（Advantage Actor-Critic, A2C/A3C）

3. 基于模型的方法（Model-based Methods）

目标：学习环境的状态转移模型，然后进行规划，以减少试错次数。

代表算法：

• Dyna-Q（结合 Q-learning 和环境建模）
• AlphaGo（使用蒙特卡洛树搜索）