不断迭代，强化精进：掌握强化学习的基本方法

强化学习的基本迭代方法

引言

强化学习是机器学习的一个分支，它关注于训练代理在不确定环境中做出最优决策，以最大化其长期奖励。理解强化学习の基本迭代方法至关重要，例如价值迭代和策略迭代，才能掌握这一强大技术。

马尔可夫决策过程 (MDP)

MDP 是一个形式化框架，用于强化学习的环境。它由以下元素组成：

• 状态空间 (S)
• 动作空间 (A)
• 转移概率 (P)
• 奖励函数 (R)

价值迭代

价值迭代是一种通过迭代计算状态价值函数来查找最优策略的方法。该函数表示在给定状态下采取最优行动的长期期望奖励。价值迭代算法如下：

1. 初始化状态值函数
2. 对于每个状态：
   • 计算所有可能动作的期望价值
   • 选择期望价值最大的动作
   • 更新状态值函数

策略迭代

策略迭代是一种通过交替评估和改进策略来查找最优策略的方法。策略是一个映射，将每个状态映射到一个动作。策略迭代算法如下：

1. 初始化一个随机策略
2. 对于每个状态：
   • 评估策略，计算状态值函数
   • 选择贪心策略，对于每个状态，选择具有最高状态值的动作
3. 更新策略

比较价值迭代和策略迭代

价值迭代通常收敛得更快，但它需要更多的计算资源。策略迭代收敛得较慢，但计算成本较低。

技术指南

使用 Python 实现价值迭代

import numpy as np

def value_iteration(env, gamma=0.9):
    # 初始化状态值函数
    V = np.zeros(env.n_states)

    # 迭代更新状态值函数
    while True:
        delta = 0
        for state in range(env.n_states):
            v = V[state]
            # 计算所有可能动作的期望价值
            expected_values = [
                sum(p * (R(s, a) + gamma * V[s_prime]))
                for (s_prime, p) in env.P[state][a]
            ]
            # 选择期望价值最大的动作
            V[state] = max(expected_values)
            delta = max(delta, abs(v - V[state]))

        # 如果状态值函数更新幅度小于阈值，则退出
        if delta < 1e-6:
            break

    # 返回最优策略
    return lambda state: np.argmax(
        [sum(p * (R(s, a) + gamma * V[s_prime]))
         for (s_prime, p) in env.P[state][a]]
    )

结论

价值迭代和策略迭代是强化学习中强大的迭代方法，它们可以帮助查找最优策略。通过理解这些方法并通过实际示例应用它们，你可以提升自己的强化学习技能。