17、深度Q学习在强化学习中的应用与实践

深度Q学习在强化学习中的应用与实践

1. 强化学习基础策略

在强化学习中，我们常常需要为智能体选择合适的行动策略。大部分时间，我们会选择最大价值的行动，这些最大值会引导智能体达到目标，这就是我们的策略。不过，为了提高模型的探索能力，我们通常会保留一小部分随机选择非最大行动价值对的机会。这种随机探索的比例被称为epsilon，采用这种策略的方法叫做epsilon - 贪心策略，它是人们解决强化学习问题时最常用的策略。如果我们始终只选择最大值而不进行探索，那这种策略就被称为贪心策略。

在初始阶段，我们可能并不知道最优的行动价值函数，因此基于它产生的策略也并非最优。我们需要对行动价值函数进行迭代，找出能带来最大奖励的函数，进而得到最优的Q函数，即Q ，并据此找到最优策略Pi 。

2. 贝尔曼方程

如果用新定义的Q函数重新定义目标方程，我们可以得到：
[Q(s,a)=r_{t + 1}+\gamma r_{t + 2}+\gamma^2 r_{t + 3}+\cdots]
将其递归定义，就得到了贝尔曼方程：
[Q(s,a)=r+\gamma Q(s’,\pi(s’))]
简单来说，贝尔曼方程表明每个点的回报等于下一个时间步的估计奖励加上后续状态的折扣奖励。可以说，任何策略的值函数都遵循贝尔曼方程。

3. 寻找最优Q函数

一旦我们拥有了最优Q函数，就可以通过选择能带来最高回报的行动来确定最优策略。

4. 深度Q学习算法

深度Q学习算法利用神经网络来解决Q学习问题，在处理连续空间的强化学习问题（即不会结束的任务）时表现出色。

<