16、强化学习与机器学习的未来探索

强化学习与机器学习的未来探索

1. 强化学习方法

1.1 策略优化

策略优化旨在找到一个好的策略。为实现这一目标，需对策略进行参数化表示，策略 $\pi$ 可表示为与参数 $\theta$ 相关的形式，算法需对 $\theta$ 进行优化。这些算法通常是在线策略的，即在执行策略时直接对其进行更新。同时，需要使用价值函数 $V$ 来评估策略的优劣。策略优化方法近期受到广泛关注，如演员 - 评论家模型（如 A2C、A3C）和近端策略优化（PPO）。

1.2 Q - 学习方法

Q - 学习方法专注于学习 Q 矩阵 $Q(s,a)$，它是最优动作价值函数 $Q_{\theta}(s,a)$ 的近似。这类算法通常进行离线策略优化，即每次更新可在训练期间的任意数据点收集。策略固定，用于选择旨在最大化奖励的下一个动作，例如深度 Q 网络（DQN）。

2. 使用 OpenAI Gym

2.1 安装 OpenAI Gym

• macOS 或 Linux ：安装较为简单，在终端输入以下命令：

pip install gym

• Windows ：安装过程较为复杂，需按以下步骤操作：
  1. 从 vcXsrv 安装 VcXsrv Windows X Server。
  2. 运行 bash。
  3. 使用以下命令安装 h