揭开强化学习中的马尔可夫决策过程之谜

人工智能

2024-01-15 14:52:53

引言

各位亲爱的读者，欢迎来到强化学习入门系列的第二章。在本章中，我们将揭开强化学习中一个至关重要的理论框架——马尔可夫决策过程 (MDP) 的神秘面纱。

什么是马尔可夫决策过程？

MDP 是强化学习领域的基础，它定义了一个环境，代理可以在其中采取行动并接收奖励。MDP 由以下元素组成：

状态 (S) ：环境的当前状态。
动作 (A) ：代理可采取的动作。
转移概率 (P) ：给定状态和动作时，环境转移到下一状态的概率。
奖励 (R) ：代理在特定状态和动作组合下收到的奖励。

MDP 的关键特征

MDP 具有以下两个关键特征：

马尔可夫性 ：未来的状态仅取决于当前状态，与过去的状态无关。
决策性 ：代理可以选择采取的动作影响未来的状态和奖励。

MDP 的应用

MDP 在强化学习中应用广泛，例如：

机器人导航
游戏 AI
医疗诊断
财务预测

MDP 的求解

解决 MDP 的目的是找到一个策略，该策略最大化代理从初始状态开始获得的长期奖励。求解 MDP 的常用方法包括：

价值迭代 ：迭代地更新状态和动作价值，直到达到收敛。
策略梯度 ：直接更新策略，以提高预期的长期奖励。

代码示例

以下是一个简单的 MDP 代码示例，展示了代理如何在网格世界中导航：

import numpy as np

class MDP:
    def __init__(self, states, actions, transitions, rewards):
        self.states = states
        self.actions = actions
        self.transitions = transitions
        self.rewards = rewards

    def step(self, state, action):
        next_state = np.random.choice(self.states, p=self.transitions[state][action])
        reward = self.rewards[state][action]
        return next_state, reward