强化学习入门

强化学习（RL）是机器学习的一个分支，其中学习是通过与环境交互而进行的。这是一种目标导向的学习，学习者并未告知应采取何种行为，相反学习者是从其行为后果中进行学习的。随着各种算法的提出，该方法发展迅速，现已是人工智能方面最活跃的研究领域之一。

想想一下训练小狗抓球的场景，但不能很具体地区训练狗抓球，而是仅仅扔出去一个球，每次狗抓住球，就会奖赏一块饼干。如果没有抓住球，就没有奖励。这样狗就会明白哪些行为使之得到饼干，从而不断重复执行这种动作。

同理，在强化学习环境中，也不会训练智能体做什么或怎么做，而是根据智能体的每次行为给予奖励。这中奖励可以是正面的也可以是负面的。然后，智能体将开始执行能够使之得到正面奖励的行为。因此，这是一种反复试验的过程。在上述比喻中，狗代表智能体。一旦狗抓住球就会得到正面奖励饼干，而如果没有抓住球，不给饼干就是负面奖励。

奖励可能会有延迟，即可能不会再每一个步骤都得到奖励。奖励只能是在完成任务后才能得到。在某些情况下，每个步骤得到的奖励会标明是否犯错。

想想要训练一个机器人行走且不会因遇到山坡而不知所措，但不能明确告诉机器人不要朝山的方向运动。

相反，如果机器人撞上山坡而陷入困境，那么就会扣除10分，这样机器人就会明白上山坡会产生负面奖励，从而不会再朝这个方向运动。

当机器人沿正确方向行走而不会陷入困境时，将给予20分。因此，机器人就会了解哪条路径是正确的，并朝着正确方向运动来尽量获得最大奖励。

强化学习智能体可以探索可能会得到良好奖励的各种行为，或者可以开发能够获得良好奖励的先前行为。如果强化学习智能体探索了不同行为，那么可能会得到一个很差的奖励，这是因为所有行为都不是最佳的。如果强化学习智能体只采用了已知的最佳行为，那么也可能会错过可以获得更好奖励的最佳行为。探索与开发之间总是存在一种权衡关系。不能同时进行探索和开发。

1.2强化学习算法

在典型的强化学习算法中，所涉及的步骤如下：

（1）首先，智能体通过执行行为与环境进行交互。

（2）智能体执行一个行为后，从一个状态转移到另一个状态。

（3）然后，智能体会根据所执行的行为获得相应奖励。

（4）根据所获得的奖励，智能体会知晓该行为是好还是坏。

（5）如果行为是好的，即如果智能体得到正面奖励，那么将会倾向于执行该行为，否则智能体会尝试执行其他行为来获得正面奖励。因此，该方法本质上是一个试错学习过程。

1.3强化学习与其他机器学习范式不同

在监督学习中，机器（智能体）从具有标记的输入/输出训练数据集中学习。目的是使得模型对其学习进行外推和推广，从而能够很好地适用于未知数据。在此，需要一个对环境具备完备只是基础的外部监督者，来监督智能体完成该任务。

考虑上述讨论的狗抓球的情况：在监督学习中，为了训练狗抓球，将会通过制定向左，向右，向前移动五步等动作来明确地训练狗。但是在强化学习中，只是扔出去一个球，每次狗抓住球，就会奖赏一块饼干（奖励）。所以狗将学习如何抓住球，这意味着会得到饼干。

在无监督学习中，将提供一个仅有一组输入训练数据的模型，通过模型来学习确定输入数据中的隐藏模式。通常普遍会误认为强化学习是一种无监督学习，其实并非如此。在无监督学习中，通过模型来学习隐藏的结构，而在强化学习中，通过最大化奖励来学习模型。假设想要用户推荐新电影。无监督学习会通过分析用户观看过的类似电影来推荐，而强化学习则不断接收来自用户的反馈信息，并在此基础上构建一个知识库，来推荐一部新电影。

另外，还有一种称为半监督学习，其本质上是监督学习和无监督学习的结合。该方法设计标记数据和未标记数据的函数估计，而强化学习本质上是智能体和其环境之间的交互。因此，强化学习与其他机器学习范式完全不同。

下面介绍强化学习相关的概念：

1.智能体

智能体是指进行智能决策的软件程序，在强化学习中通常是学习者。智能体通过与环境交互来执行行为，并根据其行为来获得奖励。

2.策略函数

策略定义了智能体在环境中的行为。智能体决定执行何种行为取决于策略。假设从加到办公室存在不同的路线，其中有些路线很短，而有些路线相对很长。这些路线可以称为策略，因为代表了为达到目标而选择执行的行为。策略通常用符号π表示。策略也可以是查找表形式或复杂的搜索过程。

3.值函数（价值函数）

值函数是表示智能体在某一特定状态下的程度。这与策略相关，通常用v(s)表示。值函数等价于智能体从初始状态开始所获得的的总的期望奖励。值函数有多种形式。最优值函数是与其他值函数相比，所有状态下具有最大值的一种值函数。同理，最优策略是指所有最优值函数的策略。

4.模型

模型是指智能体对环境的表示。学习可以分为基于模型的学习和无模型学习两种类型。在基于模型的学习中，智能体利用先前学习到的信息来完成任务，而在无模型学习中，智能体仅是通过试错经验来执行正确行为。假设想要更快地从家到办公室，在基于模型的学习中，只需利用先前学习的经验（地图）来快速到达办公室，而在无模型学习中，不会使用之前的经验，而是尝试所有不同的路线，并从中选择较快的一种。

5.智能体环境接口

智能体是指在时刻t执行行为At从一个状态St转移到另一个状态S(t+1)的软件智能体。根据行为，智能体从环境获得数值型奖励R。最终，强化学习就是寻找使得数值奖励增大的最优行为。

比如说一个迷宫游戏。迷宫的目标是到达目的地而不会因障碍物而陷入困境。下面是一个流程：

（1）智能体是指传过迷宫的物体，即软件程序/强化学习算法。

（2）环境是迷宫

（3）状态是智能体当前在迷宫所处的位置。

（4）智能体通过从一个状态转移到另一个状态来执行行为。

（5）当智能体的行为没有因任何障碍物而困住时会得到正面奖励，而如果因障碍物而陷入困境，导致无法到达目的地时会得到负面奖励。

（6）目标是穿过迷宫，到达目的地

6.强化学习环境类型

与智能体交互的所有内容都称为环境。环境是指外部世界，包括除智能体之外的一切事物。环境有不同类型。

6.1确定性环境

如果根据当前状态就可以知道相应的结果，那么就称为确定性环境。例如，在国际象棋中，会知道移动每个棋子后的确切结果。

6.2随机性环境

如果不根据当前状态来确定相应的结果，那么这种环境就称为随机性环境。在这种环境中，会存在较大程度的不确定性。例如，扔骰子时永远不知道会出现什么数字。

6.3完全可观测环境

如果智能体在任何时候都能确定系统的状态，那么就称完全可观测环境。例如，在国际象棋中，系统的状态，即棋盘上所有棋子的位置，都是可以获得的，因此棋手可以做出最优决策。

6.4部分可观测环境

如果智能体无法在任何时候都能确定系统的状态，那么就称为部分可观测环境。例如，在玩扑克时，不知道对手的牌。

6.5离散环境

如果从一个状态转移到另一个状态后只能有一个有限的行为状态，那么就称为离散环境。例如，在国际象棋中，只能有移动棋子后的有限集。

6.6连续环境

如果从一个状态转移到另一个状态后可以有无线的行为状态，那么就称为连续环境。例如，再从出发地到目的地的旅行中可以有多条线路。

6.7情景和非情景环境

情景环境也称为非序贯环境。在情景环境中，智能体的当前行为不会影响将来的行为，而在非情景环境中，智能体的当前行为会影响今后的行为，也称为序贯环境。也就是说，智能体在情景环境中执行独立的任务，而在非情景环境中，所有智能体的行为都是相关的。

6.8单智能体和多智能体

顾名思义，单智能体环境中只有一个智能体，而多智能体环境中存在多个智能体。在执行复杂任务时，常用多智能体环境。在完全不同的环境中，有不同的智能体执行。不同环境下的智能体可以互相通信。多智能体环境大多是随机的，因为其具有较大程度的不确定性。