从零实践强化学习之基于表格型方法求解RL(PARL)
强化学习作为一种重要的机器学习方法，在近年来得到了广泛的研究和应用。本文将基于表格型方法，详细介绍强化学习中的关键概念和求解过程，旨在帮助读者从零开始，逐步深入理解强化学习。\n 强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的机器学习方法。它主要解决的是马尔可夫决策过程（MDP）问题。在MDP中，一个典型的四元组包括状态（S）、动作（A）、状态转移概率（P）和奖励（R）。本文将围绕这四个元素展开，详细介绍强化学习的基本原理。\n 首先，我们来看一下强化学习的四元组。在MDP中，状态（S）表示智能体所处的环境状态，动作（A）表示智能体可以采取的行动，状态转移概率（P）表示在当前状态下采取某个动作后转移到下一个状态的概率，奖励（R）表示智能体在采取某个动作后获得的奖励。 在强化学习中，智能体通过与环境交互，不断学习最优策略。这个过程可以形象地描述为：在t-1时刻，智能体观察到环境状态S，并采取动作A，然后在t时刻，环境根据状态转移概率P转移到下一个状态S’，并给予智能体奖励R。接着，智能体在t 1时刻再次观察到环境状态S’，并采取动作A’，如此循环。 为了更好地理解这个过程，我们可以通过一个简单的例子来说明。假设我们有一个智能体在森林中寻找食物，森林中有熊和猎物。在t-1时刻，智能体看到熊在招手，这时它下意识地选择逃跑。在t时刻，熊看到智能体逃跑，认为发现了猎物，于是发动攻击。这时，智能体可以选择装死，等待熊离开。在t 1时刻，熊可能选择离开，这时智能体再选择逃跑，这样就有很大概率能够成功逃脱。\n 在输出每一个动作之前，智能体都可以有选择。这种选择概率称为状态转移概率。这个过程符合马尔可夫性，因为状态转移概率只取决于当前状态，与之前的状态无关。这一系列的过程称为马尔可夫决策过程，简称MDP。\n 为了描述环境，我们可以使用P函数和R函数。P函数表示环境的随机性，例如，如果已知在t时刻选择装死，那么活下去的概率是100%，就可以认为这个环境是已知的。R函数实际上是P函数的一部分，它表示智能体在采取某个动作后获得的奖励。\n 在本文中，我们将详细介绍基于表格型方法的强化学习求解过程。表格型方法是一种将MDP问题转化为表格表示的方法，通过表格来存储状态、动作、状态转移概率和奖励等信息。这种方法在求解强化学习问题时具有简单、直观的特点。 首先，我们需要构建一个状态-动作表格，用于存储每个状态和动作对应的下一个状态和奖励。然后，我们可以使用动态规划或价值迭代等方法来求解最优策略。动态规划方法通过自底向上的方式，逐步计算每个状态的最优价值函数，从而得到最优策略。价值迭代方法则通过自顶向下的方式，逐步更新每个状态的价值函数，直到收敛到最优策略。\n 在实际应用中，表格型方法在处理小规模MDP问题时具有较好的效果。然而，对于大规模MDP问题，表格型方法可能会遇到状态空间爆炸的问题，导致计算复杂度过高。为了解决这个问题，我们可以采用近似方法，如Q学习、SARSA等，通过函数逼近来近似状态-动作价值函数，从而降低计算复杂度。\n 总结来说，本文从零开始，详细介绍了强化学习中的关键概念和基于表格型方法的求解过程。通过本文的学习，读者可以逐步深入理解强化学习的基本原理，为后续的研究和应用打下坚实的基础。
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