强化学习笔记
目录
Q-Learning
DQN
拟合Q
评估方式
基本概念
业务实践
参考
Q-Learning
动态规划Dynamic Programming并且由此引出了Q-Learning算法。可能一些知友不是特别理解。那么这里我们再用简单的语言描述一下整个思路是什么。
为了得到最优策略Policy，我们考虑估算每一个状态下每一种选择的价值Value有多大。然后我们通过分析发现，每一个时间片的Q(s,a)和当前得到的Reward以及下一个时间片的Q(s,a)有关。有些知友想不通，在一个实验里，我们只可能知道当前的Q值，怎么知道下一个时刻的Q值呢？大家要记住这一点，Q-Learning建立在虚拟环境下无限次的实验。
DDQN：我们知道，DQN在基于target_model进行状态评估的过程中，首先要基于eval_model先选择最大Q（s_）对应的action，然后把这个action对应的最大Q（s_）值赋给eval_model要优化的action位置上，显然前后涉及的两个Q（s_）是相等的。这使得传统DQN在值函数估计上与真实值偏差较大。
DDQN稍作改变，将状态评估过程中，先根据ANN1选择最大Q（s_）对应的action，然后再根据选定的action的位置索引到target_model的Q(s_,a)对上，从而选出Q值（实际这个Q值在target_model这边可能并不是最大值）。这种操作，可以获得更准确地估计Q值。
Duel_DQN：将值函数分解成价值和优势，值函数在不同状况下对价值和优势的敏感程度不同，例如自动驾驶，在无其他汽车的路面上，价值对值函数的影响较大；若汽车靠近其他车辆，则优势对值函数的影响较大。它不像DoubleDQN改变的是算法，它改变的是网络结构，将原来的单Q输出，变成了双输出（价值和优势）
DQN
拟合Q
除了DQN中目标网络的存在外，神经拟合Q迭代仅使用可用历史观测值，不进行任何探索。换句话说，不需要有一个环境，只需要在训练步骤上循环：
D = historical data
for e in range(epochs):
b = get_batch from D
train_step(b)而在DQN中有两个循环：
D = []
for e in range(max_episode):
done = False
s = env.reset()
while (!done)
a = policy.get_action(s)
s',r, done = env.step(a)
D.append(s,a,r,s')
if D.size > min_replay_mem:
b = get_batch
train_step(b)在train_step中，两者都获得target值，然后使用欧几里德损失函数。为了获得DQN值，target使用目标网络，尽管拟合的Q迭代使用当前策略。
实际上，神经拟合Q迭代被认为是一种批处理RL算法，它假设没有任何可用的环境。
评估方式
学习目标与衡量方法
在自定义环境中进行强化学习训练时，可以使用多种方法来评估训练过程的好坏。
一种常见的方法是使用指标来评估模型的性能，这些指标可以是平均奖励、平均收益、最大收益或者其他指标。在训练过程中，可以定期计算这些指标，然后通过比较不同时期的指标值来判断训练的好坏。
另一种方法是使用可视化工具来可视化训练过程。例如，可以将训练过程中的损失值、奖励值或者其他指标作为图表展示出来。这样就可以更直观地看出训练过程中的趋势，从而判断训练的好坏。
此外，还可以使用真实环境或者模拟环境来评估模型的性能。例如，在模拟环境中让模型执行一系列任务，然后根据任务的完成情况来评估模型的好坏。
基本概念
batch_size
即批大小，如果把全部数据放入内存后再加载到显存中，空间显然不够的；如果一个一个数据加载训练并更新模型参数，效率极低。所以考虑一批一批地加载数据，每次送进去的数量就是batch_size，这样可以加快速度。
用minibatch方法时会定义batch_size，即把整个数据集分几份后，每份的大小就是batch-size。假设把10000个样本，分成500批次送进去，则每次送进20个样本，batch_size=20。
iteration
即迭代，表示每个循环的一遍，一次参数更新。用minibatch时就意味着训练完一个batch。
一个epoch的数据=batch_size * iteration 。假设把10000个样本，分成500批次送进去，则每次送进20个样本，则iteration=500，每经过一个iteration，参数更新一次。
epoch
one forward pass and one backward pass of all the training examples,
in the neural network terminology.（在神经网络术语中，所有训练示例的一次前向传递和一次反向传递）
一个epoch就是跑一遍完整的训练数据。假设有10000个训练样本，这10000个样本都跑完就算一个epoch。实验中一般需要训练很多个epoch，取均值作为最后的结果，从而减少偶然性，避免取到局部极值。
即所有训练数据过一遍，如果数据有300条，把数据分成了3个batch，batch_size是300 / 3 = 100，3个batch都跑完，即跑了三个iteration，就是一个epoch。
episode
episode常用于强化学习，以游戏举例，例如模型训练中途或迭代结束后，玩一轮游戏（例如玩一局飞机大战）看看本局游戏能得多少奖励。无论通关还是失败，都是一个episode。如果玩围棋，从头下到尾的一局棋就是一个episode。
agent根据状态和策略做出行为，从而获得奖励，到任务结束。往往在agent训练完成后或经过一段时间训练后，进行很多次episode，检验agent执行任务的能力，可以通过评价指标、奖励值进行评估，对模型进行验证，并保存模型。（划分valid集就是典型的例子）
业务实践
参考
DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法 - 知乎
深度强化学习——DQN算法原理_流萤点火的博客-CSDN博客
DQN-keras_keras dqn_飞翔的貅貅的博客-CSDN博客
DQN——深度强化学习的理解以及keras实现_keras dqn_SaMorri的博客-CSDN博客
DQN算法&流程图&代码实现（Tensorflow2.x / Keras)_dqn算法流程图_ggjkd的博客-CSDN博客
深度强化学习（3） 学习目标与评价方法 - 简书
深度Q学习(dqn)与神经拟合Q迭代的区别 - 问答 - 腾讯云开发者社区-腾讯云强化学习的分类方法_强化学习方法分类_csdn_LYY的博客-CSDN博客
强化学习在京东618大促流量调控中的落地应用 - 知乎