详解受约束的强化学习(四、数学符号说明)

符号解析

1. 基本符号（CMDP与强化学习背景）

• $\pi (a|s)$: 策略函数，在状态$s$下选择动作$a$的概率分布。

  • 意义：决定代理行为的概率模型，通常为参数化的神经网络。
  • 作用：CPO优化的核心对象，出现在公式3和10中。
  • 公式关联：与$J(\pi )$、$J_{C_i}(\pi )$、$D_{TV}({\pi }^{\prime }\Vert \pi |s)$、${\tilde{D}}_{KL}$相关。

• $J(\pi )$: 期望折扣奖励，定义为：
  $J(\pi )={\mathbb{E}}_{\tau \sim \pi }\left[{\sum }_{t=0}^{\infty }{\gamma }^{t}R(s_t,a_t,s_{t+1})\right]$

  • 意义：衡量策略$\pi$的长期奖励。
  • 作用：CPO优化的目标，公式3和10的目标函数。
  • 公式关联：定理1和推论1提供其近似界限。

• $J_{C_i}(\pi )$: 期望折扣成本，定义为：
  $J_{C_i}(\pi )={\mathbb{E}}_{\tau \sim \pi }\left[{\sum }_{t=0}^{\infty }{\gamma }^t{C}_i(s_t,a_t,s_{t+1})\right]$

  • 意义：衡量第$i$个约束的累计成本（如安全性）。
  • 作用：CPO确保$J_{C_i}(\pi )\le d_i$，公式3、10和推论2相关。
  • 公式关联：与$c_i$和$A_{C_i}^{\pi }$连接。

• $d_i$: 第$i$个约束的阈值。

  • 意义：成本$J_{C_i}(\pi )$的上限。
  • 作用：定义约束条件，出现在公式3、10和11。
  • 公式关联：通过$c_i=J_{C_i}({\pi }_k)-d_i$影响优化。

• $\gamma$: 折扣因子，$\gamma \in [0,1)$。

  • 意义：控制未来奖励和成本的权重。
  • 作用：调节$J(\pi )$、$J_{C_i}(\pi )$和界限中的因子。
  • 公式关联：出现在$\frac{1}{1-\gamma }$和$\frac{\gamma }{(1-\gamma {)}^2}$。

• $d^{\pi }(s)$: 折扣未来状态分布，定义为：
  $d^{\pi }(s)=(1-\gamma ){\sum }_{t=0}^{\infty }{\gamma }^{t}P(s_t=s|\pi )$

  • 意义：策略$\pi$下状态$s$的访问概率。
  • 作用：支持基于当前策略的采样，出现在$L_{\pi ,f}$和${\tilde{D}}_{KL}$。
  • 公式关联：与$D_{TV}(d^{{\pi }^{\prime }}\Vert d^{\pi })$相关。

2. 定理1相关符号

• ${\delta }_f(s,a,s^{\prime })$: 辅助函数，定义为：
  ${\delta }_f(s,a,s^{\prime })=R(s,a,s^{\prime })+\gamma f(s^{\prime })-f(s)$

  • 意义：结合奖励和函数$f$，衡量状态转移的影响。
  • 作用：构造$L_{\pi ,f}({\pi }^{\prime })$，支持回报差异近似。
  • 公式关联：当$f=V^{\pi }$时，${\delta }_f=A^{\pi }(s,a)$，用于推论1。

• $L_{\pi ,f}({\pi }^{\prime })$: 代理函数，定义为：
  $L_{\pi ,f}({\pi }^{\prime })={\mathbb{E}}_{s\sim d^{\pi },a\sim {\pi }^{\prime },s^{\prime }\sim P}\left[\left(\frac{{\pi }^{\prime }(a|s)}{\pi (a|s)}-1\right){\delta }_f(s,a,s^{\prime })\right]$

  • 意义：近似$J({\pi }^{\prime })-J(\pi )$，使用当前策略的分布。
  • 作用：定理1的核心，降低计算复杂度。
  • 公式关联：与${\delta }_f$和$A^{\pi }$连接，特化到公式10。

• ${ϵ}_f^{{\pi }^{\prime }}$: 最大波动，定义为：
  ${ϵ}_f^{{\pi }^{\prime }}={\max }_s\left|{\mathbb{E}}_{a\sim {\pi }^{\prime },s^{\prime }\sim P}\left[{\delta }_f(s,a,s^{\prime })\right]\right|$

  • 意义：衡量${\delta }_f$的偏差范围。
  • 作用：控制定理1界限的误差。
  • 公式关联：出现在$D_{\pi ,f}^{\pm }$，特化为${ϵ}^{{\pi }^{\prime }}$和${ϵ}_{C_i}^{{\pi }^{\prime }}$。

• $D_{TV}({\pi }^{\prime }\Vert \pi |s)$: 总变差距离，定义为：
  $D_{TV}({\pi }^{\prime }\Vert \pi |s)=\frac{1}{2}{\sum }_a|{\pi }^{\prime }(a|s)-\pi (a|s)|$

  • 意义：度量策略在状态$s$下的差异。
  • 作用：控制界限误差，限制更新幅度。
  • 公式关联：通过引理3与$D_{TV}(d^{{\pi }^{\prime }}\Vert d^{\pi })$连接，推论3转为$D_{KL}$。

• $D_{TV}(d^{{\pi }^{\prime }}\Vert d^{\pi })$: 状态分布差异，定义为：
  $D_{TV}(d^{{\pi }^{\prime }}\Vert d^{\pi })=\frac{1}{2}{\sum }_s|d^{{\pi }^{\prime }}(s)-d^{\pi }(s)|$

  • 意义：度量状态分布的差异。
  • 作用：在引理2中控制误差。
  • 公式关联：通过引理3转为${\mathbb{E}}_{s\sim d^{\pi }}\left[D_{TV}({\pi }^{\prime }\Vert \pi |s)\right]$。

• $D_{\pi ,f}^{\pm }({\pi }^{\prime })$: 回报界限，定义为：
  $D_{\pi ,f}^{\pm }({\pi }^{\prime })=\frac{L_{\pi ,f}({\pi }^{\prime })}{1-\gamma }\pm \frac{2\gamma {ϵ}_f^{{\pi }^{\prime }}}{(1-\gamma {)}^2}{\mathbb{E}}_{s\sim d^{\pi }}\left[D_{TV}({\pi }^{\prime }\Vert \pi |s)\right]$

  • 意义：界定$J({\pi }^{\prime })-J(\pi )$。
  • 作用：支持CPO的代理优化。
  • 公式关联：整合$L_{\pi ,f}$、${ϵ}_f^{{\pi }^{\prime }}$、$D_{TV}$，特化到推论1-2。

3. 推论1-3相关符号

• $A^{\pi }(s,a)$: 优势函数，定义为：
  $A^{\pi }(s,a)=Q^{\pi }(s,a)-V^{\pi }(s)$

  • 意义：衡量动作$a$的相对优劣。
  • 作用：推论1中作为奖励优化的代理目标。
  • 公式关联：当${\delta }_f=A^{\pi }$，用于公式10。

• ${ϵ}^{{\pi }^{\prime }}$: 优势偏差，定义为：
  ${ϵ}^{{\pi }^{\prime }}={\max }_s|{\mathbb{E}}_{a\sim {\pi }^{\prime }}[A^{\pi }(s,a)]|$

  • 意义：衡量$A^{\pi }$的偏差。
  • 作用：控制推论1的误差。
  • 公式关联：替换${ϵ}_f^{{\pi }^{\prime }}$，用于命题1。

• $A_{C_i}^{\pi }(s,a)$: 约束优势函数，定义为：
  $A_{C_i}^{\pi }(s,a)=Q_{C_i}^{\pi }(s,a)-V_{C_i}^{\pi }(s)$

  • 意义：衡量动作对约束成本的影响。
  • 作用：推论2中作为约束的代理。
  • 公式关联：用于公式10的约束。

• ${ϵ}_{C_i}^{{\pi }^{\prime }}$: 约束优势偏差，定义为：
  ${ϵ}_{C_i}^{{\pi }^{\prime }}={\max }_s|{\mathbb{E}}_{a\sim {\pi }^{\prime }}[A_{C_i}^{\pi }(s,a)]|$

  • 意义：衡量约束优势的偏差。
  • 作用：控制推论2的误差。
  • 公式关联：用于命题2。

• ${\tilde{D}}_{KL}(\pi \Vert {\pi }_k)$: 平均KL散度，定义为：
  ${\tilde{D}}_{KL}(\pi \Vert {\pi }_k)={\mathbb{E}}_{s\sim d^{{\pi }_k}}\left[D_{KL}(\pi \Vert {\pi }_k|s)\right]$

  • 意义：度量策略差异。
  • 作用：限制信任区域更新。
  • 公式关联：推论3连接$D_{TV}$，用于公式10和11。

4. 第6部分相关符号

• $g$: 目标梯度，定义为：
  $g={\nabla }_{\theta }{\mathbb{E}}_{s\sim d^{{\pi }_k},a\sim {\pi }_{\theta }}\left[A^{{\pi }_k}(s,a)\right]{|}_{\theta ={\theta }_k}$

  • 意义：奖励优化的方向。
  • 作用：驱动公式11的更新。
  • 公式关联：来自公式10，进入公式12-13。

• $b_i$: 约束梯度，定义为：
  $b_i={\nabla }_{\theta }\left(J_{C_i}({\pi }_k)+\frac{1}{1-\gamma }{\mathbb{E}}_{s\sim d^{{\pi }_k},a\sim {\pi }_{\theta }}\left[A_{C_i}^{{\pi }_k}(s,a)\right]\right){|}_{\theta ={\theta }_k}$

  • 意义：约束成本的变化方向。
  • 作用：线性化公式11的约束。
  • 公式关联：用于公式14和$B$。

• $c_i$: 约束违反量，定义为：
  $c_i=J_{C_i}({\pi }_k)-d_i$

  • 意义：当前约束违反程度。
  • 作用：指导公式11的约束。
  • 公式关联：与推论2和命题2相关。

• $H$: Hessian矩阵，定义为：
  $H={\nabla }_{\theta }^2{\mathbb{E}}_{s\sim d^{{\pi }_k}}\left[D_{KL}({\pi }_{\theta }\Vert {\pi }_k|s)\right]{|}_{\theta ={\theta }_k}$

  • 意义：KL散度的曲率。
  • 作用：二次近似公式11的约束。
  • 公式关联：与${\tilde{D}}_{KL}$相关，进入公式13-14。

• $\lambda ,\nu$: 对偶变量。

  • 意义：$\lambda$控制信任区域，$\nu$平衡约束。
  • 作用：优化公式12，决定公式13的更新。
  • 公式关联：与公式11对应。

• $C_i^{+}(s,a,s^{\prime })$: 整形成本，定义为：
  $C_i^{+}(s,a,s^{\prime })=C_i(s,a,s^{\prime })+{\Delta }_i(s,a,s^{\prime })$

  • 意义：平滑约束成本。
  • 作用：增强公式11的鲁棒性。
  • 公式关联：支持推论2的上界。

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公式关系总结

• 第5部分：${\delta }_f$、$L_{\pi ,f}$、${ϵ}_f^{{\pi }^{\prime }}$、$D_{TV}$构建定理1的界限，$A^{\pi }$、${ϵ}^{{\pi }^{\prime }}$、$A_{C_i}^{\pi }$、${ϵ}_{C_i}^{{\pi }^{\prime }}$特化到奖励和约束，${\tilde{D}}_{KL}$连接信任区域，构成公式10。
• 第6部分：$g$、$b_i$、$c_i$、$H$线性化公式10为公式11，$\lambda$、$\nu$求解对偶问题（公式12-13），$C_i^{+}$增强鲁棒性（公式15），公式14处理不可行情况。
• 整体逻辑：符号从定义问题（$\pi$、$J(\pi )$、$J_{C_i}$）到理论界限（${\delta }_f$、$L_{\pi ,f}$等），再到代理优化（$A^{\pi }$、$A_{C_i}^{\pi }$），最后实现高效计算（$g$、$b_i$、$H$等）。