强化学习进阶：掌握梯度策略、添加基线、优势函数和合理分配动作分数

2022-11-14 02:43:02

强化学习的进阶之旅：解锁你的智能体潜能

导读：
强化学习是一种强大的机器学习技术，它赋予智能体在交互式环境中学习和适应的能力。在本博客中，我们将深入探索强化学习的进阶世界，解锁你智能体潜能所需的知识和工具。

踏入梯度策略的殿堂

什么是梯度策略？
梯度策略是强化学习中的核心，它通过计算动作的梯度来指导智能体在给定状态下采取的最佳行动。梯度告诉我们动作对策略的影响有多大，从而使我们能够朝最有价值的方向调整策略。

代码示例：

import numpy as np

def gradient_policy(state, actions, rewards):
  """计算动作的梯度。

  参数：
    state: 当前状态。
    actions: 采取的动作。
    rewards: 获得的奖励。

  返回：
    动作梯度。
  """

  # 初始化梯度
  gradients = np.zeros_like(actions)

  # 对于每个动作
  for i in range(len(actions)):
    # 计算动作梯度
    gradients[i] = rewards[i] * (1 - actions[i]) * actions[i]

  return gradients

添加基线：平滑学习之旅

为什么要添加基线？
基线提供了智能体当前状态价值的参考点。通过将状态价值与基线进行比较，智能体可以更好地理解和估计状态的价值，从而稳定学习过程。

代码示例：

import numpy as np

def add_baseline(state_values, rewards):
  """添加基线。

  参数：
    state_values: 状态价值。
    rewards: 获得的奖励。

  返回：
    添加基线的更新后的状态价值。
  """

  # 计算基线
  baseline = np.mean(rewards)

  # 添加基线
  updated_state_values = state_values - baseline

  return updated_state_values

优势函数：识别有利可图的动作

什么是优势函数？
优势函数确定了哪些动作是有利可图的。它通过测量动作的预期值与基线的差异来做到这一点。智能体可以利用优势函数专注于学习和选择那些能带来最大回报的动作。

代码示例：

import numpy as np

def advantage_function(state_values, rewards, actions):
  """计算优势函数。

  参数：
    state_values: 状态价值。
    rewards: 获得的奖励。
    actions: 采取的动作。

  返回：
    优势函数。
  """

  # 初始化优势函数
  advantages = np.zeros_like(actions)

  # 对于每个动作
  for i in range(len(actions)):
    # 计算优势函数
    advantages[i] = rewards[i] + 0.9 * state_values[i] - state_values[i]

  return advantages

动作分配合适分数：奖励智能决策

为什么要分配动作分配合适分数？
动作分配合适分数激励智能体的决策行为。通过根据动作带来的回报分配分数，智能体可以得到奖励或惩罚，从而引导它们朝着最佳策略的方向发展。

代码示例：

import numpy as np

def action_distribution_scores(state, actions, rewards):
  """分配动作分配合适分数。

  参数：
    state: 当前状态。
    actions: 采取的动作。
    rewards: 获得的奖励。

  返回：
    动作分配合适分数。
  """

  # 计算动作分配合适分数
  scores = np.zeros_like(actions)

  # 对于每个动作
  for i in range(len(actions)):
    # 计算动作分配合适分数
    scores[i] = rewards[i] * (1 - actions[i]) * actions[i]

  return scores

拓展你的知识：信赖域方法

什么是信赖域方法？
信赖域方法是一种梯度策略优化技术。它构建了一个信赖域，即一个被认为包含最优值的区域，并在该信赖域内进行优化。这有助于稳定优化过程并确保收敛到局部最优值。

代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def trust_region_method(objective, gradient, initial_params, bounds):
  """使用信赖域方法优化。

  参数：
    objective: 目标函数。
    gradient: 目标函数的梯度。
    initial_params: 初始参数。
    bounds: 参数边界。

  返回：
    优化后的参数。
  """

  # 定义信赖域优化问题
  def objective_with_trust_region(params):
    return objective(params) + 0.5 * np.linalg.norm(params - initial_params) ** 2

  # 优化信赖域目标函数
  optimized_params = minimize(objective_with_trust_region, initial_params, bounds=bounds).x

  return optimized_params