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强化学习数学基础学习(三)

news 2024/10/31 23:22:36

前言

这次是蒙特卡洛方法

在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，蒙特卡洛方法是一类基于采样的学习方法，主要用于解决那些状态空间或动作空间过大，以至于无法使用动态规划方法的问题。蒙特卡洛方法通过模拟大量的随机经验（即，遵循某种策略与环境互动的序列），来估计价值函数。

换句话说,求解rl问题的时候,我们要么需要模型,要么需要数据,这次的mc就是基于数据的无模型方法(这个实际上可以可以分为蒙特卡洛方法和时序差分学习)

所以我们能列出:

全回报（Episodic）：通常用于具有明确开始和结束的情境（即，episodic tasks）。
不需要知道环境的转移概率和奖励分布：蒙特卡洛方法是一种model-free的强化学习方法，这意味着它不需要事先知道环境的动态特性，即不需要知道状态转移概率和奖励分布。
通过大数据量的样本采样来进行估计：这种方法依赖于从实际的经验（即，episode）中收集大量的样本数据。通过这些样本，可以估计出价值函数或策略。
本质上是大数定律的应用：蒙特卡洛方法基于大数定律，该定律指出，当独立同分布的随机变量样本数量足够大时，样本均值会趋近于这些随机变量的真实期望值。在这里，每个episode可以看作是一个随机样本，而通过大量episode的平均回报来估计状态的价值。
将策略迭代中依赖于model的部分替换为model-free：在传统的动态规划（DP）方法中，需要知道环境模型来进行策略迭代。蒙特卡洛方法则通过采样来绕过这一需求，使得强化学习可以在没有环境模型的情况下进行。

初始化：
- 设置初始的价值函数V(s) 对于所有状态 s。
- 设置一个策略 π，可以是随机的或基于某些启发式的。
互动与采样：
- 使用策略 π 与环境互动，生成多个完整的episode（即，从开始状态到终止状态的序列）。
- 对于每个episode，记录状态、动作、奖励和后续状态。
回报计算：
- 对于每个episode，计算从每个状态开始到episode结束的回报 Gt。
- Gt 可以是简单回报（只考虑最终奖励），或者是折现回报（考虑未来奖励的折现和）。
更新价值函数：
- 对于episode中的每个状态 st，更新价值函数 V(st)。
- 更新规则通常是：
  V(st)←V(st)+α(Gt−V(st))
- 其中 α 是学习率。

MC Exploring Starts 是蒙特卡洛强化学习中的一个概念，它是一种解决策略评估问题的方法，特别是在没有明确探索策略的情况下。这个方法的名称来源于它假设在每个episode的开始，智能体都以非零概率选择所有可能的动作，即“探索性起始”（Exploring Starts）。

探索性起始：假设在每个episode的开始，智能体随机选择一个动作，而不是遵循某个特定的策略。这意味着所有状态-动作对都有机会被选中，从而确保了充分的探索。
策略评估：MC Exploring Starts 的目标是评估给定策略的价值函数，即计算在该策略下每个状态或状态-动作对的期望回报。

初始化：为每个状态或状态-动作对初始化一个回报的计数器和一个回报的总和。
生成episodes：使用探索性起始生成多个episodes。在每个episode中，智能体从初始状态开始，根据当前策略和探索性起始的条件选择动作，直到达到终止状态。
记录回报：对于每个episode，记录从每个状态或状态-动作对开始的回报。
更新价值：当一个episode结束时，使用该episode中的回报来更新对应状态或状态-动作对的价值估计。具体来说，对于每个访问过的状态或状态-动作对，将其回报加到回报的总和中，并将计数器加一。然后，将回报的总和除以计数器得到平均回报，这作为该状态或状态-动作对的价值估计。

实际应用中的限制：在实际应用中，确保探索性起始可能是不现实的，因为这意味着智能体必须在每个episode的开始完全随机地选择动作，这在某些环境中可能是不安全的或不合适的。
收敛性：MC Exploring Starts 要求所有状态-动作对都有非零概率被选中，这对于确保算法的收敛性是必要的。如果某些状态-动作对从未被探索，那么它们的价值将无法被准确估计。

MC Exploring Starts 是蒙特卡洛方法的一个理想化版本，它为理解蒙特卡洛算法提供了一个理论框架，但在实际应用中，通常会采用其他探索策略来确保对所有可能的状态-动作对的探索。

MC ε-Greedy 是一种结合了蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法和ε-Greedy 探索策略的强化学习算法。它主要用于解决强化学习中的策略评估和策略改进问题。

初始化：
- 对于所有的状态s和动作a，初始化一个计数器N(s, a)来记录(s, a)对被选中的次数，以及一个累加器Q(s, a)来记录在状态s下采取动作a所获得的总回报。
- 设置一个参数ε（通常是一个较小的正数，如0.1），用于控制探索和利用的比例。
生成Episodes：
- 对于每个episode，从初始状态开始，使用ε-Greedy策略选择动作：
  - 以ε的概率随机选择一个动作。
  - 以1-ε的概率选择当前估计的最优动作（即Q值最大的动作）。
- 执行选定的动作，观察环境反馈的下一个状态和奖励，直到达到终止状态。
记录回报：
- 对于每个episode，记录从开始到结束的每一步的状态、动作和奖励。
更新价值函数：
- 当一个episode结束后，使用该episode中的经验来更新动作值函数Q(s, a)。
- 对于episode中出现的每个(s, a)对，计算从该(s, a)对开始直到episode结束的回报G。
- 更新Q(s, a)的值为：Q(s, a) = Q(s, a) + (G - Q(s, a)) / N(s, a)。
- 同时，更新N(s, a)的计数：N(s, a) = N(s, a) + 1。
策略改进：
- 在每个状态s下，根据更新的Q值来选择最优动作，即贪婪地选择Q(s, a)最大的动作。
- 随着Q值的更新，策略也会逐渐改进。