强化学习：C5 Monte Carlo 方法入门指南

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2024-01-13 13:13:08

强化学习的 C5 Monte Carlo 方法

强化学习是一种机器学习范例，专注于代理在与环境交互时学习最佳行动。C5 Monte Carlo 方法是一种无模型强化学习方法，它使用随机模拟来评估和改进策略。

策略评估

C5 Monte Carlo 策略评估通过多次模拟来估计策略的价值函数。每个模拟从一个初始状态开始，然后根据当前策略选择行动。模拟结束后，计算沿路径获得的回报的总和，即价值函数。

策略改进

策略改进利用策略评估的结果来更新策略。它首先找到当前策略下预期回报最高的行动，然后更新策略以更频繁地选择这些行动。此过程重复，直到策略收敛到局部最优策略。

马尔可夫决策过程

C5 Monte Carlo 方法适用于马尔可夫决策过程 (MDP)，其中系统的状态和奖励只依赖于当前状态和采取的行动。MDP 为强化学习提供了建模框架。

示例

考虑一个简单的网格世界 MDP，代理可以向左、右、上、下移动。奖励仅在到达目标状态时获得。C5 Monte Carlo 方法可以用于学习策略，使代理可以最大化从起点到达目标的回报。

代码示例

import random

# 初始化网格世界
grid_world = [
    ['-', '-', '-', '+'],
    ['-', '-', '-', '-'],
    ['-', '-', '-', '-'],
    ['S', '-', '-', 'G'],
]

# 定义动作
actions = ['left', 'right', 'up', 'down']

# C5 Monte Carlo 策略评估
def evaluate_policy(policy, num_episodes):
    """
    使用 Monte Carlo 方法评估策略

    Args:
        policy: 要评估的策略
        num_episodes: 模拟次数
    """
    value_function = {}
    for state in grid_world:
        value_function[state] = 0

    for _ in range(num_episodes):
        state = 'S'
        while state != 'G':
            action = random.choice(actions)
            next_state = move(state, action)
            reward = get_reward(next_state)
            value_function[state] += reward
            state = next_state

    return value_function

# C5 Monte Carlo 策略改进
def improve_policy(policy, value_function):
    """
    使用 Monte Carlo 方法改进策略

    Args:
        policy: 要改进的策略
        value_function: 评估的价值函数
    """
    for state in grid_world:
        best_action = None
        max_value = float('-inf')
        for action in actions:
            next_state = move(state, action)
            value = value_function[next_state]
            if value > max_value:
                max_value = value
                best_action = action
        policy[state] = best_action

# 主函数
if __name__ == "__main__":
    policy = {}  # 初始化策略
    for state in grid_world:
        policy[state] = random.choice(actions)

    for i in range(100):  # 迭代次数
        value_function = evaluate_policy(policy, 100)  # 策略评估
        improve_policy(policy, value_function)  # 策略改进