强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法

强化学习读书笔记 - 08 - 规划式方法和学习式方法

学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016

需要了解强化学习的数学符号,先看看这里:

什么是模型(model)

环境的模型,本体可以通过模型来预测行为的反应。 对于随机的环境,有两种不同的模型:

  • distribution model - 分布式模型,返回行为的各种可能和其概率。
  • sample model - 样本式模型,根据概率,返回行为的一种可能。

样本式模型的数学表达 (R, S') = model(S, A)

规划型方法和学习型方法(Planning and Learning with Tabular Methods)

  • planning methods - 规划型方法。通过模型来获得价值信息(行动状态转换,奖赏等)。 比如:动态规划(dynamic programming)和启发式查询(heuristic search)。 模型planning相当于模型模拟(model simulation)。
  • learning methods - 学习型方法。通过体验(experience)来获得价值信息。 比如:蒙特卡洛方法(Mento Carlo method)和时序差分方法(temporal different method)。

蒙特卡洛树方法是一个规划型方法,需要一个样本式模型。而蒙特卡洛方法是一个学习型方法。 这并不矛盾,只是意味着学习型方法的体验是可以用模型来执行,而获得一个模拟的经验(simulated experience)。

  • 规划型方法和学习型方法的相似性 规划型方法和学习型方法都是通过计算策略价值来优化策略。因此,可以融合到一起。 见书中例子:Random-sample on-step tabular Q-planning.

规划型方法

规划就是通过模型来学习 - 优化策略,有两种:

  • state-place planning - 状态空间规划 这也是本书中所讲的。
  • plan-place planning - 规划空间规划 本书不讲。

Dyna - 结合模型学习和直接强化学习

  • model learning - 模型学习,通过体验来优化模型的过程。
  • directly reinforcement learning - 直接强化学习,通过体验来优化策略的过程。

这里的思想是:通过体验来直接优化策略和优化模型(再优化策略)。见图:

Tabular Dyna-Q

理解 上面的算法,如果n=0,就是Q-learning算法。Dyna-Q的算法的优势在于性能上的提高。 我想主要原因是通过建立模型,减少了操作(c),模型学习到了Model(S, A) \gets R, S'

优化的交换(Prioritized Sweeping)

下面的算法,提供了一种性能的优化,只评估那些误差大于一定值\(\theta\)的策略价值。

蒙特卡洛树搜索

我有另外一个博文介绍了这个算法。 蒙特卡洛树搜索算法(UCT): 一个程序猿进化的故事

参照

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