12、基于演员-评论家方法的强化学习：构建自我提升的游戏AI

基于演员-评论家方法的强化学习：构建自我提升的游戏AI

1. 引言

在学习玩游戏时，让更强大的玩家回顾你的游戏过程是提升技巧的有效方法。他们的反馈能指出游戏中关键的胜负节点，帮助你聚焦重要部分。在强化学习中，演员 - 评论家学习法借鉴了这一原理，它结合了策略学习和价值学习，能让我们构建自我提升的游戏AI。本文将详细介绍如何利用优势（advantage）概念提高强化学习效率，以及如何设计和训练用于演员 - 评论家学习的神经网络。

2. 优势：确定重要决策

2.1 优势的概念

在强化学习中，信用分配问题是一个挑战。例如，学习代理玩了一场200步的游戏并获胜，我们需要区分哪些是好的决策，哪些是坏的决策。优势是解决这个问题的关键概念，它量化了特定决策对最终结果的贡献。

优势的计算基于状态值估计 $V(s)$ 和动作价值函数 $Q(s,a)$。$V(s)$ 表示代理处于状态 $s$ 时的预期回报，而 $Q(s,a)$ 表示选择动作 $a$ 后的预期回报。优势的定义通常为：
$A = Q(s, a) – V(s)$

但由于难以计算 $Q(s,a)$，我们可以用游戏结束时的奖励 $R$ 作为真实 $Q$ 的无偏估计，因此优势可以估计为：
$A = R – V(s)$

以下是几个优势计算的例子：
- 游戏开始时，$V(s) = 0$，若代理获胜，奖励 $R = 1$，则第一步的优势为 $1 - 0 = 1$。
- 游戏接近尾声，$V(s) = 0.95$，代理获胜，此时优势为 $1 - 0.95 = 0.05$。
- 代理处于获胜位置，$V(s) = 0.95$，但最终输掉游