玩转强化学习的第一步：认识马尔科夫决策过程和REINFORCE算法

人工智能

2023-06-13 13:24:11

强化学习：踏上通往最优决策的第一步

强化学习简介

想象一下一个机器人，被派去完成一项复杂的任务，比如在杂乱的房间里导航，或者在一个竞争激烈的游戏中击败对手。这个机器人如何决定采取哪条道路、哪种动作？答案在于强化学习，一种强大的机器学习技术，旨在教机器如何做出最优决策。

马尔科夫决策过程：理解环境

强化学习的核心是马尔科夫决策过程 (MDP)，一种数学模型，它将强化学习问题为一个状态、动作、奖励和转移概率的四元组。MDP假设智能体的当前状态仅取决于其前一状态和采取的动作，而与之前的所有状态和动作无关。

REINFORCE算法：优化决策

REINFORCE (REward INcremental ForCE) 算法是一种策略梯度方法，用于通过采样智能体在不同策略下的行为轨迹来估计策略梯度。简单来说，它不断地尝试不同的策略，并根据结果对它们进行调整，直到找到最优的策略。

探索与利用：平衡两种策略

强化学习的一个关键挑战是探索与利用之间的平衡。探索涉及尝试新动作以获取新的经验，而利用则涉及利用已有的经验来做出最优决策。为了获得最佳性能，智能体需要在两种策略之间找到合适的平衡。

代码示例：REINFORCE算法

import numpy as np

class REINFORCE:
    def __init__(self, env, policy):
        self.env = env
        self.policy = policy

    def train(self, episodes):
        for episode in range(episodes):
            state = self.env.reset()
            log_probs = []
            rewards = []
            while True:
                action, log_prob = self.policy.act(state)
                log_probs.append(log_prob)
                next_state, reward, done, _ = self.env.step(action)
                rewards.append(reward)
                state = next_state
                if done:
                    break

            # 计算策略梯度
            policy_gradient = np.sum(log_probs * rewards)

            # 更新策略
            self.policy.update(policy_gradient)