5.3 强化学习基础

概述

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个分支，专注于让智能体（Agent）通过与环境交互来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同，强化学习的核心在于试错学习和奖励机制，智能体通过最大化累积奖励来实现目标。

核心概念

1. 智能体（Agent）与环境（Environment）

  • 智能体：执行动作的实体，通过感知环境状态并采取行动。
  • 环境：智能体交互的外部系统，根据智能体的动作反馈新的状态和奖励。

2. 状态（State）、动作（Action）与奖励（Reward）

  • 状态（S）：描述环境当前情况的观测值。
  • 动作（A）：智能体在特定状态下可执行的操作。
  • 奖励（R）：环境对智能体动作的即时反馈，用于衡量动作的好坏。

3. 策略（Policy）

  • 定义：智能体的行为策略，即从状态到动作的映射函数。
  • 类型：
    • 确定性策略：固定状态下输出同一动作。
    • 随机性策略：输出动作的概率分布。

4. 价值函数（Value Function）

  • 状态价值函数（V(s)）：衡量从某状态开始遵循策略的长期回报。
  • 动作价值函数（Q(s,a)）：衡量在特定状态下执行某动作后的长期回报。

5. 探索（Exploration）与利用（Exploitation）

  • 探索：尝试新动作以发现潜在更高奖励。
  • 利用：基于已知信息选择当前最优动作。
  • 平衡方法：如ε-贪婪策略、Softmax策略等。

强化学习算法分类

1. 基于模型的 vs 无模型

  • 基于模型：智能体学习环境动态模型（如状态转移概率），用于规划（如动态规划）。
  • 无模型：直接通过交互学习策略或价值函数（如Q-Learning、Policy Gradients）。

2. 值迭代 vs 策略迭代

  • 值迭代：通过优化价值函数间接得到策略（如Q-Learning）。
  • 策略迭代：直接优化策略函数（如REINFORCE算法）。

3. 经典算法示例

  • Q-Learning：通过更新Q表学习最优动作价值函数。
  • Deep Q-Network (DQN)：结合深度神经网络与Q-Learning，解决高维状态空间问题。
  • Policy Gradient：直接优化策略参数，适用于连续动作空间。

强化学习在AI Agent中的应用

1. 游戏AI

  • 案例：AlphaGo、OpenAI Five通过RL训练达到超人类水平。
  • 特点：环境规则明确，奖励设计直观。

2. 机器人控制

  • 任务：如行走、抓取等动态动作的自主学习。
  • 挑战：真实环境的高维状态与动作空间。

3. 自动驾驶

  • 应用：路径规划、避障等决策任务。
  • 需求：安全性与实时性约束。

挑战与局限性

  1. 稀疏奖励问题：奖励信号稀少时学习效率低（解决方案：奖励塑形、分层RL）。
  2. 样本效率：真实环境中交互成本高（解决方案：离线RL、模拟器训练）。
  3. 稳定性与收敛性：深度学习与RL结合时的训练波动（解决方案：目标网络、经验回放）。

学习资源推荐

  • 书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》（Sutton & Barto）
  • 框架：OpenAI Gym（环境库）、Stable Baselines（算法实现）。
  • 课程：David Silver的RL课程（DeepMind/UCL）。

关键点总结：强化学习通过“状态-动作-奖励”循环驱动AI Agent的自主决策能力，是构建自适应智能体的核心技术之一。未来结合多智能体协作与元学习，将进一步扩展其应用边界。

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