33、强化学习算法解析与多臂老虎机策略实践

强化学习算法解析与多臂老虎机策略实践

1. 优势演员 - 评论家（A2C）架构

A2C 是一种同步的、无模型的算法，旨在同时学习策略（演员）和价值函数（评论家）。它通过迭代改进演员和评论家网络来学习最优策略。通过估计优势，该算法可以对演员采取的行动质量提供反馈。评论家网络有助于估计价值函数，为优势计算提供基线。这种组合使算法能够以更稳定和高效的方式更新策略。

其架构包含以下关键元素：
- 演员网络 ：生成动作。
- 评论家网络 ：估计价值函数。
- 优势 ：$A = Q(s,a) - V(s)$，用于衡量动作相对于基线的优势。

2. 近端策略优化（PPO）算法

PPO 是 OpenAI 设计的一种基于策略的无模型强化学习算法，已成功应用于许多领域，如视频游戏和机器人控制。它基于演员 - 评论家架构，为了解决策略梯度方法中可能出现的不稳定问题，提出了两种主要变体：PPO - penalty 和 PPO - clip。

2.1 PPO - penalty

在 PPO - penalty 中，目标函数中加入了一个约束，以确保策略更新不会与旧策略偏差太大。这一思想基于信任区域策略优化（TRPO），通过实施信任区域约束，TRPO 将策略更新限制在一个可控区域内，防止出现大的策略转变。PPO - penalty 主要受 TRPO 启发，使用以下无约束目标函数，可通过随机梯度上升进行优化：

[
L(\theta) = \hat{\mathbb{E}}