59、强化学习：原理、挑战与应用

强化学习：原理、挑战与应用

1. 强化学习基础流程

强化学习是一种使智能体（agent）通过与环境交互来学习最优行为策略的方法。其基本流程主要包括以下几个关键步骤：

1.1 环境响应智能体动作

智能体采取一个动作后，环境会对该动作进行处理，产生一个新的状态，并保存该状态到状态变量中。同时，环境会根据新状态确定智能体下一步可采取的动作，并提供一个奖励信号，告知智能体上一个所选动作的“好坏”程度。这里“好”的定义取决于整个系统的目标，例如在游戏中，好的动作可能是有助于获得更有利的局面甚至赢得胜利；在电梯调度系统中，好的动作可能是使等待时间最小化。

1.2 智能体更新自身

智能体利用奖励值来更新其私有信息和策略参数，以便下次遇到相同情况时，能够基于此次选择所学到的经验做出更好的决策。更新完成后，智能体可能会安静等待，直到环境提示可以再次采取行动；或者立即开始规划下一步动作，这在一些实时系统中尤为有用，因为奖励可能在新状态完全计算出来之前就已给出。

智能体通常不会简单地将每个奖励存入私有信息，而是会对奖励进行处理，以尽可能提取更多价值，甚至可能会改变其他动作的值。例如，在游戏获胜并获得最终奖励后，智能体会将部分奖励分配给导致胜利的每一步动作。

2. 强化学习中的关键问题

2.1 可观测性问题

当智能体更新其策略时，它可能能够访问状态的所有参数，也可能只能访问部分参数。如果智能体能够看到整个状态，我们称其具有完全可观测性；否则，它只有有限可观测性（或部分可观测性）。给予智能体有限可观测性的原因可能是某些参数计算成本过高，且不确定其是否相关。我们可以通过阻止