32、强化学习：复杂环境中的决策之道

强化学习：复杂环境中的决策之道

1. 强化学习基础

1.1 强化学习环境

OpenAI Gym 提供了丰富的环境，可在 https://gym.openai.com/envs/ 查看完整列表，涵盖步行、登月、赛车和雅达利游戏等。在对不同强化学习算法进行基准测试时，需要在标准化环境中应用它们，Gym 就是这样一个拥有众多通用环境的理想选择，类似于在监督和无监督学习中使用 MNIST、ImageNet 和汤森路透新闻等数据集作为基准。Gym 为强化学习环境提供了易于使用的接口，我们可以编写智能体与之交互。

1.2 强化学习示例引入

以超级马里奥游戏为例，在游戏中，玩家控制马里奥收集金币并同时避开障碍物。若马里奥撞到障碍物或掉进缝隙，游戏结束，玩家会尝试在游戏结束前尽可能多地收集金币。强化学习与此类似，它是关于学习该做什么，通过观察环境中的情况来确定正确的行动，以最大化数值奖励。

1.3 强化学习的要素

• 环境（Environment） ：是一个任务或模拟。在超级马里奥游戏中，游戏本身就是环境；在自动驾驶中，道路和交通是环境；在 AlphaGo 下棋时，棋盘是环境。环境的输入是智能体发出的动作，输出是发送给智能体的状态和奖励。
• 智能体（Agent） ：是根据强化学习模型采取行动的组件。它与环境交互，观察状态并将其输入到模型中。智能体的目标是解决环境问题，即找到最佳的行动集以最大化奖励。在超级马里奥游戏中，马里奥就是智能体；在自动驾驶中，自动驾驶车辆是智能体。
• 动作