28、深度强化学习中的状态设计：原理、策略与挑战

深度强化学习中的状态设计：原理、策略与挑战

1. 状态设计的重要性与基础

在信息时代，我们习惯对事物进行测量，状态设计的理念无处不在。良好的环境设计能加速研究和应用，OpenAI Gym 的创建初衷之一就是提供一套标准且强大的环境，它包含大量精心设计状态、动作和奖励的环境，已成为深度强化学习中事实上的标准环境之一。

然而，深度强化学习的状态设计缺乏正式或全面的指南，但掌握状态设计技能或至少理解它，对掌握强化学习算法的核心知识是互补的，没有这些技能就无法解决新问题。

2. 状态完整性

2.1 信息完备性

设计原始状态时，最重要的是判断其是否包含解决问题所需的足够信息。若能获取完整信息，问题就是完全可观测的，如国际象棋可通过棋盘上所有棋子的位置完全表示；若信息不完整，则问题是部分可观测的，如扑克游戏中玩家无法看到其他玩家的牌。

但包含完整信息的状态并非总能实现，可能受理论或实际限制。例如在现实机器人场景中，信号从计算机传输到电机需要时间，高精度控制需考虑这些影响。

当状态部分可观测时，信息不完整的影响差异很大。若环境中的噪声和延迟不大，智能体可能能够补偿；但对于需要瞬间决策的在线视频游戏，高延迟会使其无法进行。

2.2 原始状态设计的次要考虑因素

设计原始状态时，还需考虑以下因素：
- 数据类型 ：数据是离散还是连续的，是密集还是稀疏的，这决定了合适的数据表示格式。
- 状态空间的基数 ：生成状态的计算成本是否低廉，这影响能否获取训练所需的数据量。