20、强化学习：Q学习算法与TensorFlow实现

强化学习：Q学习算法与TensorFlow实现

1. 强化学习基础

强化学习是机器学习的一个重要分支，其核心在于智能体（agent）与环境进行交互，通过不断尝试不同的动作来最大化累积奖励。智能体接收关于环境状态的感官信息，基于这些信息和预定义的策略，在环境中执行动作，从而获得奖励信号。奖励是一个单一的实值标量，而感官信息可能是一个大的特征向量，动作也可能包含多个组件。执行动作会改变环境状态，智能体可以在新状态下继续执行新动作，如此循环。学习的目标是最大化长期累积奖励，而非即时奖励。

1.1 强化学习循环

智能体与环境的交互过程可以用以下循环来概括：
1. 智能体接收环境状态的感官信息。
2. 基于信息和策略，智能体在环境中执行动作。
3. 动作执行后，智能体获得奖励信号。
4. 动作改变环境状态，进入新的循环。

1.2 Q学习算法

Q学习算法是解决强化学习问题的一种经典方法。在学习过程中，它通过估计一个评估函数来评估策略的优劣。Q函数提供了一个从状态和动作空间到值的映射，即Q: S × A => V，其中V表示在状态s执行动作a的未来奖励值。

1.2.1 Q学习算法步骤

1. 任意初始化Q(s; a)。
2. 对于每个回合（episode）：
   • 初始化状态s。
   • 对于回合的每个步骤：
     • 使用从Q导出的策略，从状态s中选择一个动作a。
     • 执行动作a，观察奖励r和新状态s’。
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