59、强化学习：原理、挑战与实践-优快云博客

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强化学习：原理、挑战与实践

1. 强化学习的基本流程

强化学习是一个让智能体在环境中学习并做出最优决策以获取最大奖励的过程，主要包含以下几个关键步骤：
1. 环境处理智能体的动作 ：智能体做出动作后，环境会对该动作进行处理，产生新的状态，并将新状态保存到状态变量中。同时，环境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，告知智能体上一次选择的动作的“好坏”。这里“好”的定义取决于整个系统的目标，例如在游戏中，好的动作可能是使玩家处于更有利的位置甚至赢得胜利；在电梯调度系统中，好的动作可能是使等待时间最短。
2. 智能体更新自身 ：智能体利用奖励值更新其私有信息和策略参数，以便下次遇到相同情况时能基于此次的学习做出更好的决策。更新后，智能体可以选择等待环境通知再次行动，也可以立即开始规划下一步动作，这在一些实时系统中尤为有用。

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提取最大价值，甚至可能改变其他动作的值。例如，在游戏获胜获得最终奖励后，会将部分奖励分配给导致胜利的每一步动作。

1.1 智能体更新自身的流程

graph LR
    A[智能体做出动作] --> B[环境处理动作并产生新状态]
    B --> C[环境提供奖励信号]
    C --> D[智能体利用奖励更新私有信息和策略参数]
    D --> E{选择下一步行动}
    E -->|等待| F[等待环境通知]
    E -->|规划| G[立即规划下一步动作]

2. 强化学习中的大图景问题

2.1 可观测性问题

当智能体更新策略时，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。如果能看到整个状态，我们称其具有完全可观测性；否则，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高，且不确定其相关性。我们可以先阻止智能体访问这些参数，观察是否影响其性能。若不影响，可不再计算这些参数以节省资源；也可以在必要时再计算并使其可见。例如在教系统玩扑克牌游戏时，不会向系统透露对手手中的牌。

2.2 信用分配问题和探索 - 利用困境

在使用反馈训练智能体时，会面临两个有趣的问题：
1. 信用分配问题 ：当获得最终奖励（如游戏获胜或失败）时，我们希望将部分奖励分配给导致该结果的每一步动作。这样，当再次遇到相同的中间状态时，更有可能选择导致胜利的动作。反之，若失败，也会让导致失败的动作承担部分责任，减少再次选择它们的可能性。
2. 探索 - 利用困境 ：当智能体遇到之前经历过的情况，且之前尝试的某个动作获得了不错的分数，但还有其他可能的动作未尝试时，就需要决定是选择已知回报的安全动作，还是冒险尝试新动作以获得更大成功或面临失败。设计强化学习系统时，需要思考如何平衡已知和未知、保证和风险之间的关系。

3. 理解奖励

3.1 奖励的分类

奖励可分为即时奖励和长期奖励。即时奖励是环境在智能体执行动作后立即返回的，而长期奖励更侧重于整体目标，如赢得游戏。

3.2 即时奖励的类型

即时奖励又可分为两种：
1. 动作前奖励 ：在环境做出响应之前，告知智能体刚刚做出的动作的质量。这种奖励完全可预测，相同环境下相同动作会获得相同奖励。例如在井字棋游戏中，智能体放置一个“X”后，可立即获得一个奖励，描述玩家后续获胜的可能性。
2. 动作后奖励（结果奖励） ：在环境做出响应后，告知智能体动作的质量。由于环境的响应可能不同，这种奖励的可预测性不如动作前奖励。例如训练一个由智能体驱动的机器人使用遥控器打开设备，前 100 次操作都能成功获得高奖励，但第 101 次由于电池耗尽设备无法打开，此时动作前奖励可能很高，但结果奖励可能很低甚至为 0。

3.3 折扣未来奖励（DFR）

为了解决信用分配问题，让所有导致成功的动作都能分享最终胜利的奖励，我们可以使用折扣未来奖励（DFR）。具体做法是，从即时奖励开始，将后续奖励依次乘以折扣因子 γ（0 < γ < 1），γ 表示对环境可重复性的信心。γ 越接近 1，说明环境越接近确定性，未来奖励的可信度越高；γ 越接近 0，说明环境越不可预测，未来奖励的可信度越低。

3.4 DFR 的计算示例

假设一个游戏有 10 步，每步都有一个即时奖励。我们可以计算从某一步开始到游戏结束的总未来奖励（TFR），即该步及后续所有步骤的奖励之和。而 DFR 则是从即时奖励开始，后续奖励依次乘以 γ 的相应幂次。例如，从第 5 步开始的 DFR 计算如下：
[DFR_5 = R_5 + \gamma R_6 + \gamma^2 R_7 + \cdots + \gamma^5 R_{10}]
其中 (R_i) 表示第 (i) 步的即时奖励。

不同 γ 值下的 DFR 变化情况如下表所示：
| γ 值 | DFR 变化趋势 |
| ---- | ---- |
| 接近 1 | 未来奖励减少不多，DFR 接近 TFR，说明对未来奖励有较高信心 |
| 接近 0 | 未来奖励大幅缩减，DFR 接近即时奖励，说明对未来奖励信心较低 |

在许多强化学习场景中，通常先选择 γ 约为 0.8 或 0.9，然后根据系统的随机性和智能体的学习情况进行调整。

3.5 即时奖励与总未来奖励的比较

奖励类型	优点	缺点
即时奖励	更可靠，可预测性高	不能反映长期影响
总未来奖励	能描述某一步对整个游戏的贡献	受环境不确定性影响大，预测未来游戏的实用性低

4. 实践：Flippers 游戏

为了专注于算法学习，我们将井字棋简化为一个名为 Flippers 的单人游戏。游戏在一个 3x3 的方格网格上进行，每个格子中有一个可以翻转的小方块，方块一面空白，另一面有一个点。游戏开始时，方块处于随机状态，玩家每步可以翻转一个方块。胜利条件是恰好有三个蓝色点排成一列（水平或垂直），其余方块均为空白。

4.1 Flippers 游戏示例

以下是一个 Flippers 游戏的示例：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 开始 | 初始棋盘显示三个点，红色方块表示本次要翻转的方块 |
| (a) | 翻转右上角方块，使其从空白变为有点 |
| (b) | 下一步翻转中心方块 |
| (c) - (e) | 后续游戏步骤 |
| 最终 | 棋盘 (e) 为获胜棋盘 |

通过这个简单的游戏，我们可以进一步研究如何使用强化学习来实现胜利。在后续的文章中，我们将详细介绍针对 Flippers 游戏的具体强化学习算法。

5. Flippers 游戏的强化学习算法思路

5.1 算法整体流程

为了让智能体在 Flippers 游戏中学习并获胜，我们可以基于之前介绍的强化学习原理设计算法。整体流程如下：

graph LR
    A[初始化游戏状态] --> B{智能体选择动作}
    B --> C[环境处理动作并更新状态]
    C --> D[环境提供奖励]
    D --> E[智能体更新策略]
    E --> F{是否达到胜利条件}
    F -->|否| B
    F -->|是| G[游戏结束]

5.2 具体操作步骤

初始化游戏状态 ：将 3x3 方格网格中的方块随机设置为空白或有点的状态。
智能体选择动作 ：智能体根据当前的策略，从 9 个可翻转的方块中选择一个进行翻转。策略可以基于之前学习到的经验，例如根据不同状态下的奖励值来选择动作。
环境处理动作并更新状态 ：环境根据智能体选择的动作，将相应的方块进行翻转，并更新整个游戏状态。
环境提供奖励 ：环境根据新的游戏状态，为智能体提供一个奖励。奖励的设计可以根据游戏的目标来确定，例如如果接近胜利条件，奖励可以设置为正值；如果远离胜利条件，奖励可以设置为负值。
智能体更新策略 ：智能体利用获得的奖励，更新其私有信息和策略参数。可以使用前面提到的折扣未来奖励（DFR）方法，将奖励分配到之前的动作上，以帮助智能体学习到更优的策略。
判断是否达到胜利条件 ：检查当前的游戏状态是否满足胜利条件，即是否有三个蓝色点排成一列（水平或垂直），其余方块均为空白。如果达到胜利条件，游戏结束；否则，回到步骤 2 继续进行游戏。

6. 强化学习在不同场景中的应用对比

6.1 不同场景的特点

强化学习在多种场景中都有应用，以下是一些常见场景及其特点：
| 场景 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 游戏 | 有明确的规则和胜利条件，状态和动作空间相对有限，便于进行实验和验证算法效果 |
| 电梯调度系统 | 实时性要求高，需要考虑多个电梯的运行状态和乘客的需求，状态和动作空间较为复杂 |
| 机器人控制 | 需要处理连续的状态和动作空间，对机器人的物理运动和环境感知有较高要求 |

6.2 不同场景下的强化学习策略调整

在不同场景中，需要根据其特点对强化学习策略进行调整：
1. 游戏场景 ：可以使用较为简单的策略，如基于表格的方法，直接记录不同状态下的最优动作。同时，可以通过大量的游戏实验来快速学习和优化策略。
2. 电梯调度系统 ：由于实时性要求高，需要采用高效的算法，如深度强化学习方法，以快速做出决策。同时，需要考虑如何平衡乘客的等待时间和电梯的运行效率。
3. 机器人控制 ：由于状态和动作空间连续，需要使用适合连续空间的算法，如策略梯度算法。同时，需要对机器人的传感器数据进行处理和分析，以准确感知环境。

7. 强化学习的挑战与应对策略

7.1 主要挑战

强化学习在实际应用中面临一些挑战，主要包括：
1. 环境的不确定性 ：大多数环境是不可预测的，智能体可能会遇到意外情况，导致学习效果不佳。
2. 数据效率问题 ：强化学习通常需要大量的实验数据来学习，数据收集和处理成本较高。
3. 探索 - 利用困境 ：在选择动作时，需要平衡探索新动作和利用已知经验的关系，否则可能会陷入局部最优解。

7.2 应对策略

针对上述挑战，可以采取以下应对策略：
1. 处理环境的不确定性 ：使用折扣未来奖励（DFR）方法，通过调整折扣因子 γ 来考虑环境的不确定性。同时，可以采用一些鲁棒性强的算法，如基于模型的强化学习方法，对环境进行建模和预测。
2. 提高数据效率 ：采用经验回放技术，将智能体的历史经验存储在一个缓冲区中，随机从中采样进行学习，以提高数据的利用率。同时，可以使用迁移学习方法，将在一个环境中学习到的经验迁移到另一个相关环境中，减少数据收集成本。
3. 解决探索 - 利用困境 ：可以采用 ε - 贪心策略，在一定概率（ε）下随机选择动作进行探索，在其余概率下选择已知最优动作进行利用。随着学习的进行，可以逐渐减小 ε 的值，以增加利用的比例。