强化学习综述
摘 要 强化学习作为一种受到人类自然学习过程启发的机器学习方式，已经成为一种解决策略探索问题的主要方法。通过学习强化学习的基本概念与组成、分析相关常用算法的基本原理、展望前景与前沿挑战共三个方面概述分析强化学习，期望在完成作业的同时为对该领域一无所知的人提供有限的启发。
关键词 强化学习；策略搜索；神经网络
A Review of Reinforcement Learning
Abstract Reinforcement learning, as a machine learning method inspired by the natural learning process of humans, has become a major approach for solving problems related to strategy exploration. By learning the basic concepts and components of reinforcement learning, analyzing the basic principles of commonly used algorithms, and looking forward to the prospects and frontier challenges, this article provides an overview and analysis of reinforcement learning, with the expectation of providing limited inspiration for those who know nothing about this field while completing the assignment.
Key words Reinforcement learning; Policy search; Neural networks
在生物进化的过程中，物种的学习能力不断增强。而任何一个物种的学习，都离不开与自然环境的交互。他们在自然环境中进行行为的选择，根据不同行为选择获得不同的回报。再此过程中他们逐渐获得了对特定环境情况的判断能力，也就是习得了新技能。如果根据拉马克的用进废退理论，这种能力还会在亲子代间遗传，从而使整个种群不断进化。
虽然以现代科学的视角来看，拉马克的观点存在一定的局限性，但这并不妨碍其观点为当代人工智能的研发提供灵感。强化学习过程便与生物在环境中进行交互式学习有异曲同工之妙。在计算过程中，强化学习试图尽可能提高自身与环境交互而产生的收益总量。强化学习会从过往训练过程中获取信息并对自身进行修正，以此提高下一次预测的预期收益。
1 强化学习基础概念
1．1 强化学习
强化学习主要解决一个智能体如何在一个不确定的环境中通过与环境的交互而获得尽可能多的收益的问题。它通过收集环境信息，指导更好的动作。这种在交互中学习的方法被称为强化学习。
1．2 基本元素
1．2．1 环境与智能体
环境是智能体观察、感知、交互的外部系统。智能体处于环境中，能通过采取行动来改变环境。
1．2．2 状态与观察值
两者均描述环境。不同之处在于状态是对环境的完全描述，不会遗漏任何信息。而观察值可能是对环境的有限描述，可能仅包含环境的部分信息。
1．2．3 动作
不同的环境允许智能体进行不同的活动，其允许的有效动作的集合被称作动作空间，可分为离散动作空间和连续动作空间。
1．2．4 奖励
奖励是由环境给予智能体的反馈信号，是一个标量，可用于评价智能体在某一步采取动作的表现如何。
1．3 术语
1．3．1 策略
策略用于根据当前状态决定下一步执行的动作，可以是确定的或随机的，分别表示为：
at=μ(st)
at~π(st)
1．3．2 状态转移
用于衡量在当前环境和行动下，系统状态向某一状态转移的可能性。一般是随机的。可以使用状态密度函数表示：
p(s| s, a)=P(S=s` | S=s, A=a)
1．3．3 回报
回报是对奖励的加权求和。因为未来的奖励具有不确定性，距现在越远的奖励不确定性越强。因此引入折扣率γ，减弱未来的奖励对当下回报计算的影响：
Ut= Rt+γ2Rt+1+γ3Rt+2+……
1．3．4价值函数
可分为状态价值函数和动作价值函数。前者在给定策略的情况下衡量当前当前状态的好坏；后者在给定策略和状态的情况下衡量某一动作的好坏。
2 强化学习算法
2．1 算法分类
按照环境是否已知划分，强化学习算法可分为免模型学习和有模型学习。前者不会尝试模拟环境，而后者会通过模拟环境来预判采取某个行动会发生的情况。一般来说，环境是难以模拟的，所以主要研究无模型学习。
按照学习方式划分，强化学习算法可分为在线策略和离线策略。前者必须由智能体与环境交互并学习；后者则可以观察其他个体与环境交互而进行学习。
按照学习目标划分，强化学习算法可分为基于策略和基于价值。前者直接根据概率选择动作，后者选择价值较高的动作。两者可以进行结合
2．2 Q-Learning
2．2．1 概述
Q-Learning是一种基于表格而没有神经网络参与的算法。它通过每次尝试更新Q值表，并以此指导行动。
2．2．2 算法流程
1．初始化动作价值函数Q(s,a)，其中s代表状态，a代表选择的动作。
2．依照状态s根据Q及其他策略（例如ε贪婪策略）选择动作a
3．执行动作a，观察当前状态s`与收益r
4．更新
Q(s,a)=Q(s,a)+α[r+γmaxaQ(s,a`)-Q(s,a)]
s=s`
其中α为学习率, maxaQ(s,a`)代表从下一动
作中预期获得的最大收益。
5．重复2，3，4
2．2．3 ε贪婪策略
在开始时，Q(s,a)被初始化的方式可能与最优解相差很远，这可能导致学习缓慢。因此，需要权衡随机探索与利用已有经验的程度。此时，可以使用ε贪婪策略。ε表示在某一步时使用随机行动的概率。
开始时，将ε设定为1，即完全随机。这可以为Q函数的构建提供丰富的学习资源。随着训练的进行，Q函数变得更为准确，此时可以逐步缩小ε，更多地由Q函数决定采取的行动。
2．2．4 Q值表
Q的函数值是由s与a共同决定的，且在Q-Learning中，s与a都是离散的。这使得我们可以通过一张二维表格将Q函数完整表示。表格中的一维是环境的所有状态，另一维是能够采取的动作，中间则为Q值。
事实上，通过Q函数选择动作的过程就是在Q值表中选取当前状态对应的一行，找到该行中最大的Q值，并采取其列对应的动作。
2．3 Deep Q Network
2．3．1 概述
Q-Learning使用Q值表来保存Q值，这对于有较多状态的环境或连续的动作是不现实的。在DQN中，神经网络替代了Q值表，接受状态s与动作a并给出预测的Q值。
2．3．2 存在问题
1．一个极小的变化可能引起对动作选择的很大影响。
2．对于连续动作，选择最大的Q值仍比较困难。
3．无法学习到随机策略。
2．4 Policy Gradient
2．4．1 综述
在Q-learning和DQN中，计算Q值（预期收益）都是必不可少的过程，同时也是限制算法应用的一大障碍。如果能够直接根据状态选择动作，就可以避免计算Q值带来的限制，这也就是Policy Gradient。
Policy Gradient算法是一种基于梯度优化的强化学习算法。它通过优化策略来最大化预期奖励，通常用于处理连续动作空间的问题。
Policy Gradient算法使用代表状态和行动的神经网络来决定策略。该算法通过多次采样，根据每个样本的回报来计算损失函数。然后使用梯度上升来更新代理策略网络的参数，以最小化损失。
2．4. 2 算法概述
首先，初始化代理策略网络参数，然后根据当前策略生成多个样本路径。对每个样本路径计算其总收益，并将其作为回报。根据计算所得的回报，计算损失函数，并对其进行梯度计算。最后，使用梯度上升来更新代理策略网络的参数。
- 3 局限性
Policy Gradient算法通常需要多次采样以获得损失函数的近似值，因此计算效率相对较低。此外，Policy Gradient算法也容易受到过拟合和噪声干扰等问题的影响。为了解决这些问题，可以考虑采用正则化、调整学习率等方法来优化算法的性能。
普通的Policy Gradient算法，只适合于解决规模较小的问题，比如让杆子竖起来。如果想应用到更复杂的问题上，就需要更复杂的一些方法，比如的Actor Critic，Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)。
3前景展望
强化学习，作为人工智能领域中的一个重要分支，已经展示了其在许多领域的巨大潜力和前景。无论是自动驾驶汽车、智能家居系统、还是游戏AI，强化学习算法都在解决复杂的决策问题方面表现出色。然而，强化学习也面临着一系列挑战，其中最主要的包括样本效率问题、探索与利用的平衡、以及稳定性与收敛性等。
样本效率问题是强化学习算法在大量样本数据中进行学习的问题。为了获得最佳的学习效果，算法需要大量的样本数据进行训练，这无疑增加了算法的复杂性和运行成本。探索与利用的平衡问题则是指在探索新的可能性和利用已有知识之间找到一个平衡。过于探索可能导致算法失去方向，而过于利用则可能导致算法陷入局部最优解。
稳定性与收敛性也是强化学习算法面临的挑战。在面对复杂环境和决策空间时，强化学习算法可能会出现不稳定的情况，即在不同运行中得到的结果差异较大。而收敛性则是指算法能否在有限的步骤或时间内找到最优解。
为了解决这些问题，研究人员正在不断探索新的方法和算法。例如，一些研究人员正在尝试将强化学习与其他机器学习技术相结合，以提高算法的效率和稳定性。此外，还有一些研究人员正在探索新的优化策略，以更好地平衡探索和利用，以及提高算法的收敛速度和稳定性。
尽管存在这些挑战，但强化学习在许多领域的应用前景仍然非常广阔。它将继续推动自动化系统的革命，改善我们的生活和工作方式。同时，它不仅仅局限于传统机器人领域，还能扩展至金融、医疗、游戏和教育等多个领域，以改善决策和解决优化问题。
我们期待未来的研究人员能够克服强化学习的这些挑战，提出新的算法和技术，以改进其稳定性和可解释性。随着时间的推移，强化学习有望在不同领域带来更多创新和智能化解决方案，为未来的科技发展带来更广阔的可能性。无论是在自动驾驶汽车的安全性、智能家居系统的智能化水平、还是在游戏AI的表现上，强化学习都将为我们带来更多的惊喜和突破。
致谢 感谢老师对我的指导和鼓励，让我有机会深入了解强化学习这一领域。在完成这篇综述的过程中，我不仅学习了强化学习的基本概念、算法和应用，还对相关领域的研究进展有了更深入的了解。
同时，也感谢老师对我的信任和支持，让我有机会参与一些研究项目和学术活动，进一步拓宽了我的视野和知识面。
此外，我还要感谢我的同学们和朋友们，在我们的讨论和交流中，我得到了很多启发和思路。同时，也感谢他们对我的支持和鼓励，让我有信心面对学习和生活中的挑战。
再次感谢所有帮助和支持过我的人，我会继续努力学习和研究，不断提高自己的能力和水平。
参 考 文 献
[1] 强化学习入门：基本思想和经典算法, https://zhuanlan.zhihu.com/p/466455380
[2] 强化学习入门, https://blog.csdn.net/CltCj/article/details/119445005
[3] 【强化学习】Q-Learning算法详解, https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80739243
[4] 如何理解策略梯度（Policy Gradient）算法, https://zhuanlan.zhihu.com/p/110881517
[5] 强化学习专栏 第七讲 策略梯度, https://zhuanlan.zhihu.com/p/515290741
[6]Wang Yao, Luo Junren, Zhou Yanzhong, et al. Review and Analysis of Reinforcement Learning and Evolutionary Computing Methods for Policy Exploration [J/OL]. Computer Science: 1-23 [2023-12-05]
(王尧,罗俊仁,周棪忠等.面向策略探索的强化学习与进化计算方法综述分析[J/OL].计算机科学:1-23[2023-12-05].http://kns.cnki.net/kcms/detail/50.1075.TP.20230925.1333.082.html.)
[7]Jiang Ying, Qi Yunsong. Overview of knowledge graph completion technology and applications for deep learning in artificial intelligence [J/OL]. Computer Measurement and Control: 1-13 [2023-12-05]
(姜颖,祁云嵩.面向人工智能深度学习的知识图谱补全技术与应用综述[J/OL].计算机测量与控制:1-13[2023-12-05].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4762.TP.20231017.1430.006.html.)
Background
Reinforcement learning has a wide range of applications, including robotics, game playing, autonomous driving, and recommendation systems. It has been used to develop agents that can play complex games like Go, at a superhuman level, navigate through complex environments, and optimize energy consumption in buildings.
There are several challenges associated with reinforcement learning, including the exploration-exploitation trade-off and generalization. Researchers have developed various techniques to address these challenges, such as policy gradients, and deep reinforcement learning. They are all such powerful and creative solutions that I could never imagine.
Unfortunately, this article will not improve the solutions to the questions above. Neither did the article discover any valuable problems to be explored. As is said in the abstract part, the meaning of the article is just to help the people with really poor knowledge of reinforcement learning in addition to finishing the assignment and getting the credits