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，我们可以用树状图来表示状态转移与序列决策。在树状图中，每个节点代表一个状态，每个分支代表一个动作，每个叶节点代表一个状态转移和奖励。通过观察树状图，我们可以清晰地看到从初始状态到最终状态的过程。\n 在强化学习中，环境具有一定的随机性。这种随机性可以通过P函数来描述。P函数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。如果已知在t时刻采取某个动作后，智能体活下去的概率是100%，那么我们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。R函数对于强化学习来说非常重要，因为它直接影响了智能体的学习过程。 本文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。在这种方法中，我们将状态和动作分别表示为行和列，然后在表格中填充状态转移概率和奖励。\n 通过表格型方法，我们可以将复杂的MDP问题转化为一个简单的表格问题。这种方法在求解强化学习问题时具有以下优点： 1. 简化问题表示：将MDP问题转化为表格表示，可以简化问题的表示形式，使得问题更加直观易懂。\n 2. 提高求解效率：表格型方法可以有效地提高求解效率，尤其是在状态和动作空间较大时。\n 3. 便于分析：表格型方法可以方便地分析智能体的学习过程，帮助我们更好地理解强化学习。 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，包括状态表示、动作表示、状态转移概率和奖励的填充方法等。此外，我们还将通过具体的例子，展示如何使用表格型方法求解强化学习问题。 总之，本文旨在帮助读者从零开始，逐步深入理解强化学习。通过介绍基于表格型方法的强化学习求解过程，读者可以更好地掌握强化学习的基本原理和应用方法。希望本文能够对读者在强化学习领域的研究和实践有所帮助。\n
强化学习的四元组
强化学习MDP四元组< S, A, P, R >是一个与时间相关的序列决策问题。在t-1时刻，智能体观察到环境状态S，并采取动作A，然后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时刻再次观察到环境状态S’，并采取动作A’，如此循环。 在这个过程中，智能体需要不断学习最优策略，以最大化长期奖励。为了实现这一目标，智能体需要根据当前状态和奖励，调整自己的动作选择。这种调整过程称为策略学习。\n 策略学习是强化学习中的核心问题。在策略学习中，智能体需要根据经验来调整自己的动作选择。这种调整过程可以通过多种方法实现，例如Q学习、SARSA等。 Q学习是一种基于值函数的策略学习方法。在Q学习中，智能体通过学习状态-动作值函数Q(s, a)，来选择最优动作。状态-动作值函数Q(s, a)表示在状态s下采取动作a后，智能体获得的期望奖励。\n SARSA是一种基于策略的强化学习方法。在SARSA中，智能体通过学习状态-动作-状态-奖励值函数Q(s,
