强化学习第二：epsilon贪心算法

接着考虑前文的10臂老虎机问题。假设我们可以与老虎机交互$T$次，显然我们每次采取的行动（action）不必一成不变。记我们在$t$时刻采取行动为$a_t$，获得的回报为$R(a_t)$。那么，我们的目标是
$$\underset{a_1,a_2,...,a_T}{\max }\sum _{t=1}^{T}E[R(a_t)].$$

在实际应用中，$a_t$会根据之前得到的$a_1,a_2,...,a_{t-1}$和$R(a_1),R(a_2),...,R(a_{t-1})$进行优化调整。换句话说，$a_t$是$a_1,a_2,...,a_{t-1}$和$R(a_1),R(a_2),...,R(a_{t-1})$的函数。但是，$R(a_1),R(a_2),...,R(a_{t-1})$是随机的，因此$a_t$必然也是一个随机变量，我们记为$A_t$。同时，为了简化，我们记$R_t=R(A_t)$。那么上面的优化问题，可以重写为
$$\underset{A_1,A_2,...,A_T}{\max }\sum _{t=1}^{T}E[R_t].$$
这里$A_t$概率分布与$A_1,...,A_{t-1}$和$R_1,...,R_{t-1}$的取值有关。事实上，对$A_t$概率分布调整的过程，就是学习的过程。一种简单的学习算法是$ϵ$-贪心算法。其核心思想，是花费$Tϵ$步的时间用来探索（explore），花费$T-Tϵ$步的时间用来挖掘（exploit）。所谓探索，是指完全随机地选择行动$A_t$，用以学习每个行动的回报期望。所谓发掘，是指根据当前已经观测到的数据，选择回报期望最高的行动。请看示例。

首先，我们以正态分布$N(0,1)$随机生成老虎机各个老虎臂的回报期望。

import numpy as npy

NUM_ARM = 10
mu = None

def init_arms():
    global mu
    mu = npy.random.normal(0, 1, NUM_ARM)

下面的方法用来生成按动第$a$条老虎臂，产生的回报。假设第a条老虎臂的回报期望为${\mu }_a$，那么它的回报满足$N({\mu }_a,1)$。

def get_reward(a):
    return mu[a] + npy.random.normal(0, 1)

为了学习最优的策略，我们需要记录每次行动获得的回报。

record_average = None
record_num = None

def init_record():
    global record_average
    global record_num
    record_average = npy.zeros(NUM_ARM)
    record_num = npy.zeros(NUM_ARM, dtype=npy.int32)

上面的代码段定义了两个数组，record_average记录了到目前为止每个action回报的均值，record_num记录了到目前为止每个action执行的次数。每次我们执行一次action以后，都需要更新这两个数组。更新的方法也非常简单。

def update_record(a, r):
    record_average[a] = (record_average[a] * record_num[a] + r) / (record_num[a] + 1)
    record_num[a] += 1

有了上面的基础方法，我们就可以定义epsilon贪心算法了。

epsilon = .1

def epsilon_greedy():
    if npy.random.uniform(0, 1) < epsilon:
        return npy.random.randint(0, NUM_ARM - 1)
    else:
        return npy.argmax(record_average)

接下来定义主方法。

def run(T):
    init_arms()
    init_record()

    for t in range(T):
        a = epsilon_greedy()
        r = get_reward()
        update_record(a, r)

上面的方法实现了epsilon贪心算法的所有逻辑。但是，为了判断这个算法是否有效，我们需要对算法的性能进行评估。一个显而易见的参数，是评估每次操作中，选择最优action的频率。为此，我们对run方法稍加改动。

def run(T):
    hits = []
    init_arms()
    init_record()
    best_action = npy.argmax(mu)

    for t in range(T):
        a = epsilon_greedy()
        r = get_reward(a)
        update_record(a, r)
        hits.append(1 if best_action == a else 0)

    return hits

上面的代码返回了一个数组hits，它的第t个元素指明我们的第t个action是否最优。为了获得每个时刻执行最优action的频率，我们需要执行run方法多次。

def main(episode_num, T):
    freq = npy.zeros(T, dtype=npy.int32)

    for e in range(episode_num):
        hits = run(T)
        for t in range(T):
            freq[t] += hits[t]

    return freq

下面的代码画出最优action频率的曲线。

if __name__ == "__main__":
    freq = main(1000, 500)
    plt.plot(freq)
    plt.show()

从上面图表可以看到，随着我们操作次数的增加，最优action的频率也相应增加。这说明我们的学习是有效的。

最后

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