14、强化学习中的模拟与深度Q学习：原理、挑战与解决方案

强化学习中的模拟与深度Q学习：原理、挑战与解决方案

1. n步TD学习

在强化学习中，蒙特卡罗方法会在收集完整的情节后再进行策略更新，而TD(0)则是在环境中的单次状态转移后就更新价值估计和策略。n步TD学习则是介于两者之间的一种方法，在n步状态转移后更新策略。

对于n = 2的情况，两步回报的形式如下：
$G_{t:t + 2} \triangleq R_{t + 1} + \gamma R_{t + 2} + \gamma^2 v_{\pi}(S_{t + 2})$

一般形式为：
$G_{t:t + n} \triangleq R_{t + 1} + \gamma R_{t + 2} + \cdots + \gamma^{n - 1} R_{t + n} + \gamma^n v_{\pi}(S_{t + n})$

这种形式可用于TD更新，以减少自举过程中使用的估计值的权重，特别是在训练开始时，这些估计值可能不准确。

2. 强化学习中模拟的重要性

强化学习对数据的需求比常规深度学习大得多，训练一些复杂的强化学习智能体可能需要数月时间，进行数百万甚至数十亿次迭代。由于在物理环境中收集如此大量的数据通常不切实际，因此在训练强化学习智能体时，我们严重依赖模拟模型。然而，这也带来了一些挑战：
|挑战|描述|
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|缺乏模拟模型|许多企业没有针对其业务流程的模拟模型，这使得在业务中应用强化学习技术变得困难。|
|模型过于简单|现有的模拟模型往往过于简单，无法捕捉现实世界的动态。因此，强化学习模型可能容易在模拟环境中过拟合，在实际部署中失