10、策略梯度强化学习：原理与实践

策略梯度强化学习：原理与实践

1. 策略梯度学习简介

在游戏中，我们希望通过经验数据提升智能体的表现，使其更常获胜。之前的智能体使用神经网络选择移动，若随机改变网络中的权重，智能体将选择不同的移动，结果可能变好或变差，具有随机性。而策略梯度学习提供了一种估计权重调整方向的方法，以提升智能体的任务能力。

策略学习方法的工作原理如下：
1. 当智能体获胜时，增加其选择的每个移动的概率。
2. 当智能体失败时，降低其选择的每个移动的概率。

2. 简单游戏示例：Add It Up

为了引入策略学习，我们从一个比围棋简单得多的游戏“Add It Up”开始。游戏规则如下：
- 每一轮，每个玩家选择一个1到5之间的数字。
- 100轮后，每个玩家将他们选择的所有数字相加。
- 总和较高的玩家获胜。

这个游戏的最优策略是每轮都选择5。我们从一个纯随机策略开始，即每个选项被选中的概率相等（均匀随机）。以下是模拟这种随机选择的Python代码：

import numpy as np
counts = {1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 0}
for i in range(100):
    choice = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5],
                              p=[0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2])
    counts[choice] += 1
print(counts)

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