33、强化学习在复杂环境中的决策应用

强化学习在复杂环境中的决策应用

在强化学习领域，动态规划方法可用于解决问题，但它要求环境的转移矩阵和奖励矩阵完全已知，且对于状态众多的环境可扩展性有限。接下来，我们将介绍蒙特卡罗方法，它无需环境的先验知识，扩展性更强。

蒙特卡罗学习

蒙特卡罗（MC）强化学习是一种无模型的方法，不需要已知的转移矩阵和奖励矩阵。下面我们将在21点游戏环境中进行MC策略评估，并使用MC控制算法解决该环境问题。

模拟21点游戏环境

21点是一种流行的纸牌游戏，规则如下：
- 玩家与庄家竞争，若玩家手牌总值更高且不超过21，则获胜。
- 2 - 10的牌面价值为2 - 10。
- J、K、Q的牌面价值为10。
- A的牌面价值可以是1或11（称为“可用”A）。
- 游戏开始时，双方各发两张随机牌，但玩家只能看到庄家的一张牌。玩家可以请求额外的牌（称为“要牌”）或停止要牌（称为“停牌”）。在玩家停牌前，若手牌总和超过21，则玩家输（称为“爆牌”）。玩家停牌后，庄家继续抽牌直到手牌总和达到17。若庄家手牌总和超过21，则玩家获胜。若双方都未爆牌，则点数高者获胜或平局。

Gym中的21点环境（https://github.com/openai/gym/blob/master/gym/envs/toy_text/blackjack.py）的设定如下：
- 环境的一轮游戏从双方各两张牌开始，玩家只能观察到庄家的一张牌。
- 若有一方获胜或平局，则一轮游戏结束。
- 一轮游戏的最终奖励：玩家获胜为 +1，玩家失败为 -1，平局为 0。
- 在每一轮中，玩家可以采取两种行动：要牌（1）和