强化学习——随机策略与策略梯度

本文内容源自百度强化学习 7 日入门课程学习整理
感谢百度 PARL 团队李科浇老师的课程讲解

另外一位博主写的很精彩https://blog.csdn.net/qq_42067550/article/details/106871772

1.value-based 与policy-based

• value-based先学习动作价值函数，训练的目的让Q值迭代更新到最优，然后再根据动作价值选择最优的动作。
• policy-based直接输出动作概率，动作的选择不再依赖于价值函数，而是一条策略走到底，看这条策略的好坏。

value-based

• 先求Q值，
• 然后优化的也是Q值，
• 将Q网络调到最优后
• ，输出Q值最大的动作。
• （确定性策略：优化最优后参数固定下来，输入同样的state后，输出同样的action）

policy-based

• 神经网络输入状态state，直接输出动作action
• (随机策略：输出的是动作的概率)中是神经网络的参数：权重，偏置，表示在st状态下输出at的概率，所有动作的概率相加为1，
• 概率越大的动作越容易采样到，适用剪刀石头布这种随机性比较大的游戏中，经过一段时间后可能发现，3个动作的概率为33%，
• 如果使用DQN，可能最后一直一个动作。

2.softmax函数

3.举例：策略网络输入的是整个图像（向量或矩阵），输出的是3个动作的概率（向量），然后根据这个概率随机挑选一个动作输出

代表策略输出的概率，在状态s下选择a的概率，由于环境的随机性，不同的策略到不同

的环境，这个概率用p来表述，称作状态转移概率。代表智能体在环境s选择动作a后有

多少概率去s'（智能体的选择是可以优化的，环境的随机性是无法人为控制的）

当我们选择一个动作以后，其实并不知道动作的优劣，而只有最终游戏结束得到结果的时候，我们才能反推之前的动作优劣每一个 episode 中，agent 不断和环境交互，输出动作，直到该 episode 结束，然后开启另一个 episode。

优化策略的目的：让 “每一个” episode 的 “总的” reward 尽可能大

• 单个 episode 有很多 step 组成，每个 step 会获得 reward
• 所有 episode 总的 reward 希望最大
• 所以怎么去量化我的优化目标就是个难点！

期望回报：

在正常的情况下不会穷举所有的轨迹，且环境转移概率也不易计算，所以当N足够大的时候，交互N个episode，拿到的分数求平均，近似拟合期望回报，这个过程称作采样。

4.策略梯度

DQN优化Q网络构造一个Loss函数作为优化目标，拿Q预测逼近QtargetLoss函数越小越好，

Policy网络输入状态s，输出动作action,其没有正确的label指导，不知道该状态下什么action比较好，所以要采用期望回报来进行优化目标，其优化目标越大越好，这个操作叫做梯度上升，神经网络的参数更新需要根据梯度决定更新方向，所以需要求解对的梯度来更新网络。

为了计算策略梯度，需要产生n条轨迹，每一条轨迹都可以求出一个和（的导数，求导的过程可以约去不可知的环境转移概率）

可通过多条轨迹，计算梯度，来更新网络，让分数高的轨迹对应的动作的概率更大一些，根据可以反推Loss函数，所以 loss 的公式前面要加上负号，这样就可以让梯度下降变成梯度上升。

最后

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