强化学习之路：Policy-based Reinforcement Learning，直击策略函数的奥秘！

人工智能

2023-01-04 20:45:22

策略函数：强化学习世界中的决策者

强化学习是一个令人着迷的研究领域，旨在让机器像人类一样学习和决策。在这个领域，策略函数扮演着至关重要的角色，它们帮助智能体在给定的状态下选择最佳行动。

策略梯度定理：优化策略函数的指路明灯

就像万丈高楼平地起，策略梯度定理为策略函数的优化提供了基础。它揭示了策略函数优化时梯度的方向，就像一个路标，指引着策略函数走向最优回报。

REINFORCE算法：采样策略梯度的优雅舞者

REINFORCE算法是策略梯度定理的忠实信徒。它通过采样策略梯度，一步一步引导策略函数走向优化目标。就像一位优雅的舞者，REINFORCE算法在探索和利用之间取得平衡，在强化学习的舞台上翩翩起舞。

Actor-Critic算法：策略函数与价值函数的联袂演出

Actor-Critic算法是强化学习舞台上的突破性表演。它将策略函数和价值函数巧妙结合，优势互补，共同推动智能体的决策水平再上台阶。Actor-Critic算法就像一个乐队，策略函数是主唱，价值函数是伴奏，一起谱写着智能体决策的协奏曲。

Soft Actor-Critic算法：探索与利用的和谐之舞

Soft Actor-Critic算法接过前辈的接力棒，在原有的基础上精益求精。它通过引入熵正则化，优化探索与利用的平衡，让智能体的表现更趋近于完美。就像一位经验丰富的舞者，Soft Actor-Critic算法在探索未知领域和利用已知知识之间游刃有余。

TD3算法：策略梯度算法的稳定基石

Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)算法闪耀登场，进一步提升了策略梯度算法的稳定性和鲁棒性。它就像一座坚固的桥梁，帮助智能体在连续动作空间中大放异彩。TD3算法是强化学习世界中的稳定力量，为智能体的成功铺平道路。

代码示例

以下是使用TensorFlow实现REINFORCE算法的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建环境
env = ...

# 创建策略网络
actor = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(env.action_space.n, activation='softmax')
])

# 创建价值网络
critic = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

# 训练循环
for episode in range(1000):
  # 重置环境
  state = env.reset()

  # 存储轨迹
  states = []
  actions = []
  rewards = []

  # 与环境交互
  done = False
  while not done:
    # 选择行动
    action = actor(state)

    # 执行行动
    next_state, reward, done, _ = env.step(action)

    # 存储轨迹
    states.append(state)
    actions.append(action)
    rewards.append(reward)

    # 更新状态
    state = next_state

  # 计算策略梯度
  with tf.GradientTape() as tape:
    logits = actor(states)
    log_probs = tf.math.log(logits)
    policy_gradient = tf.reduce_sum(log_probs * rewards)

  # 更新策略网络
  grads = tape.gradient(policy_gradient, actor.trainable_variables)
  optimizer.apply_gradients(zip(grads, actor.trainable_variables))