36、强化学习：原理、方法与应用

强化学习：原理、方法与应用

1. 强化学习概述

强化学习（RL）是一种顺序决策框架，在这个框架中，智能体（agent）学习在环境中执行动作，以最大化所获得的奖励。例如，在电子游戏里，RL 算法可以控制角色的移动来争取更高的分数；在机器人领域，它能控制机器人的动作以完成特定任务；在金融领域，可控制虚拟交易员买卖资产以实现利润最大化。

然而，强化学习也面临一些挑战：
- 奖励稀疏 ：以国际象棋为例，只有在游戏结束时才能得到反馈（胜得 +1 分、负得 -1 分、平局得 0 分，其他时刻得 0 分），这意味着要完成一整局游戏才能获得奖励。
- 时间信用分配问题 ：奖励与导致它的动作在时间上可能存在偏移。比如，在胜利前三十步的某个关键动作可能带来了决定性优势，但我们需要将奖励与这个关键动作关联起来。
- 环境的随机性 ：对手在相同情况下的行动可能不同，所以很难判断一个动作是真的好，还是仅仅靠运气。
- 探索 - 利用权衡 ：智能体需要在探索环境（尝试新的开局动作）和利用已有知识（坚持之前成功的开局）之间取得平衡。

虽然强化学习不一定需要深度学习，但在实际应用中，最先进的系统通常会使用深度网络。深度网络可以对环境（如游戏画面、机器人传感器数据、金融时间序列或棋盘状态）进行编码，并将其直接或间接地映射到下一个动作。

2. 马尔可夫决策过程、回报与策略

强化学习的目标是将对环境的观察映射到动作上，以最大化与所获奖励相关的数值量。在最常见的情况下，我们会学习一种策略