Policy Gradient：强化学习中的长期决策指南

摘要：

Policy Gradient 是强化学习中颇具影响力的方法，它通过最大化预期回报来发现最佳行为策略。本文深入探讨了 Policy Gradient 的核心原理，包括动作概率分布的建模、策略更新和实际应用。通过深入浅出的解释和详尽的示例，我们将揭示 Policy Gradient 在解决复杂决策问题中的强大功能。

引言

强化学习是一种机器学习范式，它使代理能够通过与环境交互并从错误中学习来执行复杂的任务。与监督学习不同，强化学习不要求明确的输入-输出对，而是根据环境反馈的奖励或惩罚信号进行学习。

在强化学习中，策略梯度方法是用于发现最佳行为策略的强大技术。与基于最优价值的算法（例如 Q 学习和 SARSA）不同，策略梯度算法直接作用于策略，即动作概率分布。这使得它们能够探索更广泛的行为空间，并对全局过程有更好的把握。

Policy Gradient 原理

Policy Gradient 的核心思想是通过最大化预期回报来更新策略。预期回报是指给定当前状态下，遵循特定策略采取行动的长期总回报的期望值。策略梯度算法使用梯度上升法，沿着预期回报梯度方向更新策略参数，从而找到最优策略。

形式上，策略梯度更新规则如下：

θ ← θ + α ∇π(a|s) Q(s, a)

其中：

• θ 是策略参数
• α 是学习率
• π(a|s) 是动作 a 在状态 s 下的概率
• Q(s, a) 是遵循策略 π 在状态 s 采取动作 a 的状态动作价值函数

策略建模

策略梯度算法需要一个动作概率分布来表示策略。最常用的分布是高斯分布和多项式分布。对于连续动作空间，通常使用高斯分布，而对于离散动作空间，则使用多项式分布。

策略更新

策略梯度算法使用梯度上升法更新策略参数。梯度可以通过蒙特卡罗方法或时间差分方法计算。蒙特卡罗方法对整个回合进行采样，而时间差分方法逐步更新估计值。

实际应用

Policy Gradient 方法已被成功应用于广泛的强化学习问题，包括：

• 机器人控制
• 游戏玩耍
• 自然语言处理

例如，在 OpenAI 的 Dota 2 人工智能系统中，使用策略梯度方法训练代理在 Dota 2 游戏中与人类玩家竞争。

结论

Policy Gradient 是一种功能强大的强化学习方法，它通过最大化预期回报来发现最佳行为策略。其对策略的直接作用和对全局过程的把握使其适用于解决复杂的决策问题。通过了解 Policy Gradient 的原理、策略建模和更新技术，您可以利用其强大的功能来应对各种强化学习挑战。