6、强化学习中的环境模拟与决策过程

强化学习中的环境模拟与决策过程

1. 环境模拟

在工业项目中，真实环境往往是最理想的，但开发真实环境可能成本高昂、危险或过于复杂。因此，可以构建模拟环境，它可以是领域的简化版本（如三维游戏引擎），也可以根据收集的数据进行建模。

假设网站访客并非每次都会点击按钮，且他们更倾向于点击红色按钮而非绿色按钮。例如，假设40%的用户会点击红色按钮，而只有5%的用户会点击绿色按钮，这些数据可以来自先前的实验或已发布的模型。可以利用这些信息创建一个简单的模拟器来测试强化学习（RL）算法，如下所示：

Algorithm 2-2. Website simulator
ENVIRONMENT a, p_a
: The action, a, and its probability, p_a
: r
1 with probability p_a, else 0.

这个模拟器接受一个动作及其概率，并以概率 $p_a$ 输出奖励1。这里提供的奖励为1，也可以根据具体情况返回更合适的数值，如销售的总价值。

2. 运行实验

现在可以进行第一个实验。典型的网站多臂老虎机测试工作流程如下：
1. 用户浏览到网站URL，代理决定显示哪个按钮。
2. 用户查看页面并可能点击按钮。
3. 结果反馈给代理，以便其学习未来应选择的动作。

使用两个伯努利分布实现了算法2 - 2，分别代表两个按钮，红色按钮被选中的概率为40%，绿色按钮为5%。然后实现算法2 - 1，让其自动学习模拟用户更喜欢哪个按钮。

不同的超