什么是增强学习？

增强学习(Reinforcement Learning)是一种通过与环境交互学习最优决策策略的机器学习方法。

其基本思想是:

1. agent(智能体)与环境(environment)交互,在每个时间步选取一个动作(action);
2. 环境根据当前状态(state)和动作,转移到新状态,并给予agent一个回报(reward);
3. agent根据状态、动作和回报更新它的策略(policy),以最大化长期回报。
4. agent不断地与环境交互、学习、更新策略,最终得到一个最优策略。

这一学习过程可以表示为马尔可夫决策过程(MDP)。 agent学习到的策略可以用于各种决策优化问题。

实现代码示例:

python
# 环境环境
env = gym.make('Pendulum-v0')  

state_dim = env.observation_space.shape[0] 
action_dim = env.action_space.shape[0]

# 智能体
class RLAgent: 
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        self.state_dim = state_dim
        self.action_dim = action_dim

        # 惯性定律网络
        self.actor_net = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 400),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(400, 300),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(300, action_dim),
            nn.Tanh()   # 将动作限制在[-1,1]之间
        )

        # 批量归一化
        self.batch_norm = nn.BatchNorm1d(state_dim)  

    # 根据状态选择动作
    def choose_action(self, state):
        state = self.batch_norm(state)
        action = self.actor_net(state).detach()  
        return action

    # 学习过程
    def learn(self, state, action, reward, next_state, done):  
        # 计算策略梯度...
        loss = -log_prob * Q  # Q为state-action值函数
        self.actor_optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.actor_optimizer.step()

    # 保存/加载模型
    def save(self, path):
        torch.save(self.actor_net.state_dict(), path+'actor_net.pth')

    def load(self, path):
        self.actor_net.load_state_dict(torch.load(path+'actor_net.pth')) 

增强学习充分利用试错与环境反馈的机制来学习最优决策,具有较强的适应性和较好的泛化性。理解增强学习的工作原理可以帮助我们设计更高效稳定的算法,将其应用于更广泛的实际问题。