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强化学习中的最优性是什么？

强化学习中的最优性是指在一个给定的环境中，通过智能体与环境的交互，智能体通过学习和探索，找到一种最优的策略来最大化累积奖励或最小化累积成本。最优性可以通过价值函数来衡量，价值函数可以表示为状态值函数或动作值函数。

在强化学习中，最优性可以分为两种类型：最优价值和最优策略。

最优价值：最优价值是指在给定的环境中，智能体通过学习得到的最大累积奖励或最小累积成本。最优价值可以通过价值函数来表示，其中状态值函数（V函数）表示在给定状态下的最优价值，动作值函数（Q函数）表示在给定状态和动作下的最优价值。
最优策略：最优策略是指在给定的环境中，智能体通过学习得到的最优行动选择策略。最优策略可以通过策略函数来表示，策略函数可以是确定性策略或概率性策略。确定性策略表示在给定状态下的最优动作选择，概率性策略表示在给定状态下选择每个动作的概率。

强化学习中的最优性是指通过学习和探索找到最优的策略或价值函数，以最大化累积奖励或最小化累积成本。最优性在许多领域都有广泛的应用，例如智能游戏、机器人控制、自动驾驶等。

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腾讯云强化学习平台：https://cloud.tencent.com/product/rl
腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai

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强化学习简介

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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Reinforcement Learning笔记(1)--基本框架-问题和解决方案

RL的基本框架如下图所示，主要是指智能体(Agent)如何学习与环境(Environment)互动的过程。将时间离散化看待，在最开始的时间步中，环境会向智能体展示一些情景或者说智能体会观察环境得到一个结果(observation)，然后智能体必须向环境做出响应动作(action)。在下一个时间步中，环境会给出新的情景，同时也向智能体提供一个奖励(reward)，该奖励表示智能体是否对环境做出了正确的响应。在后面的每个时间步中，环境都向智能体发送一个情景和奖励，智能体则必须做出对应的响应动作。

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自学习 AI 智能体第一部分：马尔科夫决策过程

这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者更准确地称之为 - 深度强化学习。本系列的目的不仅仅是让你对这些主题有所了解。相反，我想让你更深入地理解深度强化学习最流行和最有效的方法背后的理论，数学和实现。

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Scientific Reports|通过深度强化学习优化分子

今天给大家介绍Zhenpeng Zhou , Steven Kearnes等人在Nature/Scientific Reports上发表的文章“Optimization of Molecules via Deep Reinforcement Learning”。这篇文章主要是提出了一个Molecule Deep Q-Networks (MolDQN)框架，通过结合化学领域知识和先进的强化学习技术来进行分子优化。作者采用直接对分子修改的方式，来保证100%的化学有效性；而且在任何数据集上都不进行预训练，以避免可能的偏差；最后通过与其他几种最近发表的分子优化算法对比，得出基于MolDQN框架的分子优化可以获得更好的性能。

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算法基础（17） | 强化学习 | Markov决策过程

近年来，深度强化学习正在兴起。世界各地的研究人员和大众媒体都没有更多关注深度学习的其他子领域。在深度学习方面取得的最大成就是由于深度强化学习。

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【重磅】61篇NIPS2019深度强化学习论文及部分解读

本文来自公众号深度强化学习算法，AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原公众号。

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深度强化学习综述（上）

人工智能中的很多应用问题需要算法在每个时刻做出决策并执行动作。对于围棋，每一步需要决定在棋盘的哪个位置放置棋子，以最大可能的战胜对手；对于自动驾驶算法，需要根据路况来确定当前的行驶策略以保证安全的行驶到目的地；对于机械手，要驱动手臂运动以抓取到设定的目标物体。这类问题有一个共同的特点：要根据当前的条件作出决策和动作，以达到某一预期目标。解决这类问题的机器学习算法称为强化学习（reinforcement learning，RL）。虽然传统的强化学习理论在过去几十年中得到了不断的完善，但还是难以解决现实世界中的复杂问题。

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系统比较RL与AIF

主动推理是一种建模生物和人工智能代理行为的概率框架，源于最小化自由能的原则。近年来，该框架已成功应用于多种旨在最大化奖励的情境中，提供了与替代方法相媲美甚至有时更好的性能。在本文中，我们通过展示主动推理代理如何以及何时执行最大化奖励的最优操作，澄清了奖励最大化与主动推理之间的联系。确切地说，我们展示了在何种条件下主动推理产生贝尔曼方程的最优解，该方程是模型驱动的强化学习和控制的几种方法的基础。在部分观察到的马尔可夫决策过程中，标准的主动推理方案可以产生规划时域为1时的贝尔曼最优操作，但不能超越。相反，最近开发的递归主动推理方案（精细推理）可以在任何有限的时间范围内产生贝尔曼最优操作。我们通过讨论主动推理与强化学习之间更广泛的关系，补充了这一分析。

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比TD、MC、MCTS指数级快，性能超越A3C、DDQN等模型，这篇RL算法论文在Reddit上火了

作者：Jose A. Arjona-Medina、Michael Gillhofer、Michael Widrich、Thomas Unterthiner、Sepp Hochreiter

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观点 | 我在谷歌大脑工作的 18 个月中，是怎样研究强化学习的？

AI 科技评论按：在强化学习领域，谷歌大脑的研究内容一直是业界重点关注的对象。Marc G. Bellemare 是谷歌大脑的研究员，研究方向为分布式强化学习、表征学习等。他将自己在谷歌大脑 18 个月中研究经历和心得写成了文章并进行发表。 AI 科技评论全文编译如下。

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61篇NIPS2019顶会深度强化学习论文汇总与部分解读

NeurIPS（前称NIPS）可谓人工智能年度最大盛会。每年圣诞前夕，全球的人工智能爱好者和科学家都会在这里聚集，发布最新研究，并进行热烈探讨。这不仅是一次大的party，也是一次重要的技术发展指向，大会的技术往往这未来几年就会演变成真正的研究甚至应用成果。今年的大会将在12月8日-14日在加拿大温哥华举行，据官方消息，NeurIPS今年共收到投稿6743篇，再次打破了历年来的接收记录。今年接收论文1429篇，其中，Oral论文36篇，占比0.5%；Spotlight论文接收量为164篇，占比2.4%。

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《强化学习》可复现性？稳健性？Joelle Pineau无情揭示问题

Joelle Pineau，图源：https://research.fb.com/why-diversity-matters-in-ai-research/

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如何缩小离线强化学习基准与现实的差距？南栖仙策提出接近真实世界的新基准NewRL

2016 年，AlphaGo 以 4:1 的绝对优势击败世界顶级围棋大师李世石，将强化学习带入大众视野。此后，该领域成果频出，如 AlphaGo 的进阶版 AlphaGo Zero、AlphaZero 等。然而，将强化学习部署到现实世界还存在着许多挑战。

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可复现性？稳健性？Joelle Pineau无情揭示强化学习的问题

Joelle Pineau，图源：https://research.fb.com/why-diversity-matters-in-ai-research/

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真正的博士是如何参加AAAI, ICML, ICLR等AI顶会的？

源于对学术的热爱，让很多人走上了博士这条求索之路，而热爱会让他们勤奋付出，勤奋让他们成为佼佼者。

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面向个性化需求的在线云数据库混合调优系统 | SIGMOD 2022入选论文解读

SIGMOD 数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性会议，位列数据库方向顶级会议之首。近日，腾讯云数据库团队的最新研究成果入选 SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文），入选论文题目为“HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements”。标志着腾讯云数据库团队在数据库AI智能化上取得进一步突破，实现性能领先。数据库参数自动调优在学术界和工业

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强化学习之蒙特卡洛方法介绍

在强化学习问题中，我们可以用马尔可夫决策过程（MDP）和相关算法找出最优行动值函数 q∗(s,a)和v∗(s)，它通过策略迭代和值迭代找出最佳策略。

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易忽略的强化学习知识之基础知识及MDP

推荐阅读时间：8min~12min 主要内容：容易忽略的强化学习知识之基础知识及MDP 由于我对RL的期望挺大，很看好它的前景，故之后应该会写下一个系列的强化学习文章，标题是易忽略的强化学习知识之XX，也就是说，我写下的是我觉得有必要知道比较重要并容易忽略的知识。也许不会所有强化学习的知识都全面的写，但希望可以对大家有所帮助，同时巩固我自己的知识！强化学习是什么？和监督学习，无监督学习是什么关系？强化学习的主要应用是什么？在其他如NLP的应用呢？模仿学习是什么？和强化学习联系？强化学习的整体运行流程

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通俗讲解强化学习！

知乎｜ https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33

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通俗讲解强化学习！

知乎｜ https://www.zhihu.com/people/xu-xiu-jian-33

通俗讲解强化学习！

前言：强化学习这个概念是2017年Alpha Go战胜了当时世界排名第一的柯洁而被大众知道，后面随着强化学习在各大游戏比如王者荣耀中被应用，而被越来越多人熟知。王者荣耀AI团队，甚至在顶级期刊AAAI上发表过强化学习在王者荣耀中应用的论文。那么强化学习到底是什么，如何应用？下面和大家分享我对强化学习的整个过程，以及强化学习目前在工业界是如何应用的，欢迎沟通交流。

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ICLR 2019论文解读：深度学习应用于复杂系统控制

20 世纪，控制论、系统论、信息论，对工业产生了颠覆性的影响。继 2011 年深度学习在物体检测上超越传统方法以来，深度学习在识别传感（包含语音识别、物体识别），自然语言处理领域里产生了颠覆性的影响。最近在信息论里，深度学习也产生了重要影响。使用深度学习可以对不同形式编码的信息进行自动解码。如今，深度学习再次影响控制论，传统控制论往往是模型驱动算法，需要设计复杂的模型和控制方案，而以数据驱动为核心的深度学习用作控制领域的春天即将到来，这将推动数十万亿的工业、服务业的进一步升级。通过深度学习控制，可以让机器人，能源，交通等行业效率显著提升。例如，使用深度学习进行智能楼宇控制，可以节约大楼 20% 的能耗，传统的控制需要多名专家 2 年的时间建立一个楼宇模型，深度学习可以利用楼宇历史数据在一天内得到超越传统方法的模型；在机器人控制和强化学习领域里，相比传统控制方法，本文提出的方法可以节约 80% 以上的运算时间并且提升 10% 以上的控制准确度。

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强化学习中无处不在的贝尔曼最优性方程，背后的数学原理为何？

在星际争霸和围棋等游戏中，强化学习已取得了举世瞩目的成功。而这些成功背后的核心则是用于求解马尔可夫决策过程（MDP）的贝尔曼最优性方程（Bellman Optimality Equation）。

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《深度强化学习》面试题汇总

4. 强化学习的损失函数（loss function）是什么？和深度学习的损失函数有何关系？

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构建强化学习系统，你需要先了解这些背景知识

选自joshgreaves 机器之心编译强化学习（RL）是关于序列决策的一种工具，它可以用来解决科学研究、工程文理等学科的一系列问题，它也是围棋程序 AlphaGo 的重要组成部分。本文旨在分享 85 页强化学习课本中最重要的内容，我们从最基础的马尔科夫决策过程开始一步步构建形式化的强化学习框架，然后再详细探讨贝尔曼方程以打好强化学习的基础。当然，如果你想更全面地了解这一主题，建议阅读 Richard Sutton 和 Andrew Barto 的著作《Reinforcement Learning: An

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【一】最新多智能体强化学习方法【总结】

【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝

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强化学习-让机器自己学习

强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，前段时间人机大战的主角AlphaGo正是以强化学习为核心技术击败人类。在强化学习中，包含两种最基本的元素：状态与动作，在某个状态下执行某种动作，这便是一种策略，学习器要做的就是通过不断探索学习，从而获得一个好的策略。例如：在围棋中，一种落棋的局面就是一种状态，若能知道每种局面下的最优落子动作，那就必胜无疑。

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Hands on Reinforcement Learning 01

亲爱的读者，欢迎来到强化学习的世界。初探强化学习，你是否充满了好奇和期待呢？我们想说，首先感谢你的选择，学习本书不仅能够帮助你理解强化学习的算法原理，提高代码实践能力，更能让你了解自己是否喜欢决策智能这个方向，从而更好地决策未来是否从事人工智能方面的研究和实践工作。人生中充满选择，每次选择就是一次决策，我们正是从一次次决策中，把自己带领到人生的下一段旅程中。在回忆往事时，我们会对生命中某些时刻的决策印象深刻：“还好我当时选择了读博，我在那几年找到了自己的兴趣所在，现在我能做自己喜欢的工作！”“唉，当初我要是去那家公司实习就好了，在那里做的技术研究现在带来了巨大的社会价值。”通过这些反思，我们或许能领悟一些道理，变得更加睿智和成熟，以更积极的精神来迎接未来的选择和成长。

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深度策略梯度算法是真正的策略梯度算法吗？

深度强化学习是现代机器学习最为人所知的成就，它造就了 AlphaGO 这样广为人知的应用。对很多人来说，该框架展示了机器学习对现实世界的影响力。但是，不像当前的深度（监督）学习框架，深度强化学习工具包尚未支持足够的工程稳定性。的确，近期的研究发现当前最优的深度强化学习算法对超参数选择过于敏感，缺乏稳定性，且可复现性差。

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一文读懂AlphaGo背后的强化学习

作者 | Joshua Greaves 编译 | 刘畅，林椿眄本文是强化学习名作——“Reinforcement Learning: an Introduction”一书中最为重要的内容，旨在介绍学习强化学习最基础的概念及其原理，让读者能够尽快的实现最新模型。毕竟，对任何机器学习实践者来说，RL（强化学习，即Reinforcement Learning）都是一种十分有用的工具，特别是在AlphaGo的盛名之下。第一部分，我们将具体了解了MDPs (马尔可夫决策过程)以及强化学习框架的主要组成部分；第二部

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普林斯顿大学王梦迪：从基础理论到通用算法，看见更大的AI世界观

强化学习在人工智能领域的「扬名立万」，始于2016年DeepMind开发的Alpha Go在围棋竞赛中战胜人类世界冠军李世石。

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自动驾驶决策规划技术详解

自动驾驶中的决策规划模块是衡量和评价自动驾驶能力最核心的指标之一，它的主要任务是在接收到传感器的各种感知信息之后，对当前环境作出分析，然后对底层控制模块下达指令。典型的决策规划模块可以分为三个层次：全局路径规划、行为决策、运动规划。

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「万字综述」自动驾驶决策控制及运动规划方法「AI核心算法」

知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/260707853

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【DRL教程学习笔记01】AlphaGo Zero核心技术- 深度强化学习简介

【导读】昨天 Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！叶博士创作的David Silve

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重大装备制造多机器人任务分配与运动规划技术研究综述

飞机蒙皮、船舶舱体、高铁车身等大型复杂部件高效高品质制造是航空航天、海洋舰船、轨道交通等领域重大装备发展的根基，是国家加快培育及发展的战略性新兴产业，在引领国民经济发展、服务国家重大需求等过程中发挥着至关重要的作用[1]。

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强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题

强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号的含义 image.png 多臂老O虎O机问题一般的老O虎O机只有一个臂（杆）。你塞10个硬币，拉一下杆，老O虎O机可能会吐出来一两个硬币，或者100个硬币。多臂老O虎O机有多个杆（象征着多个行动(action)，每个杆有自己特有的吐

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IEEE｜具有混合状态的强化分子生成

今天给大家介绍的是悉尼大学的Fangzhou Shi等人在2019年IEEE上发表的会议论文“Reinforced Molecule Generation with Heterogeneous States”。近年来，基于强化学习的方法利用图来表示并生成分子。然而，分子图表示可能忽略了分子的内在上下文信息，并相应地限制了生成性能。在本文中，作者提出用SMILES上下文向量来增强原始图的状态。SMILES表示很容易被简单的语言模型处理，这样就可以提取分子的一般语义特征；图表示在处理每个原子的拓扑关系方面表现得更好。此外，作者还提出了一个结合监督学习和强化学习算法的框架，以更好地考虑分子的这两种状态表示，它可以融合来自两者的信息，并提取更全面的特征，从而使策略网络能够做出更复杂的决策。模型还引入了两种注意机制，即动作注意和图注意，以进一步提高性能。作者在数据集ZINC上进行了实验，实验结果表明，此框架在分子生成和化学性质优化的学习性能方面优于其他基线方法。

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深度强化学习面试题目总结

文章目录 #深度强化学习面试题目总结什么是强化学习？强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体

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强化学习系列之一:马尔科夫决策过程

文章目录 [隐藏] 1. 马尔科夫决策过程 2. 策略和价值 3. 最优策略存在性和贝尔曼等式强化学习系列系列文章机器学习一共有三个分支，有监督学习、无监督学习和强化学习。强化学习是系

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强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法

强化学习读书笔记 - 10 - on-policy控制的近似方法学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 强化学习读书笔记 - 00 - 术

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强化学习读书笔记（3）| 有限马尔科夫决策过程（Finite Markov Decision Processes）

本章我们介绍有限马尔科夫决策过程(Finite MDPs），这个问题和赌博机一样涉及到评估的反馈，但这里还多了一个方面——在不同的情况做出不同的选择。MDPs是经典的序列判定决策模型，也就是说，不是做出一个选择就会马上获得reward。这与赌博机不同，赌博机只要摇一次臂即可立刻获得reward，而MDPs就像下象棋，只有结束了对局才会获得reward，但下象棋从开始到结束涉及到很多个行动，也就是要做出很多次选择才最终到对局结束。因此说MDPs的奖励是延迟的，同时MDPs还有一个即时的权值用来帮助当前决策。在赌博机情景中，我们对每一个行为a做出评估值q(a)，而在MDPs情境中，我们则需要对行为a和状态s做出评估q(s,a)，也可以估计每个给定最佳动作选择的状态的v(s)值。

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强化学习总体介绍-初步搭建强化学习理论体系(一)

时刻做的怎么样,每个个体的目标就是最大化它积累的奖励(积累的奖励越多自然表示他做的更好).

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如何让人模仿猎豹走路？Stuart Russell提出基于最优传输的跨域模仿学习

Stuart Russell等人使用Gromov-Wasserstein距离来对齐和比较智能体不同空间之间的状态，从而使人模仿猎豹走路成为可能。

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深度强化学习（DRL）专栏（一）

【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第一篇，讲了引言和强化学习基础知识，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

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强化学习是如何解决问题的？

什么是强化学习算法呢？要回答这个问题，必须先回答强化学习可以解决什么问题，强化学习如何解决这些问题。

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深度强化学习面试问题集锦

深度强化学习面试题目总结什么是强化学习？强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-F2xUwqQo-1595932389184)(https://i.loli.net/2020/07/28/qKgrVp1Gaxme2E6.png)] 强化学习和监督学

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关于强化学习你不得不知道的5件事

翻译 | 廉洁出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）强化学习在当今世界可谓是日渐流行，让我们来看一看关于强化学习你不得不知道的5件事。强化学习是当今社会最热门的研究课题之一，而且其热度正与日俱增。让我们一起来学习下关于强化学习的5个有用知识点。 ▌1.强化学习究竟是什么？它与机器学习技术有什么联系？强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个分支，它的原理是：在交互环境中，智能体利用自身的经验和反馈，通过试验和错误经验来进行学习。有监督学习和强化

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游戏人工智能读书笔记（八）游戏与强化学习

本文内容包含（但不限于）以下章节： Chapter 2 AI Methods Chapter 2.6 Reinforcement Learning 本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook4

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关于增强学习你应该了解的五件事儿

强化学习（Reinforcement Learning）是当前最热门的研究课题之一，它在AlphaGo中大放光彩，同时也变得越来越受科研人员的喜爱。本文主要介绍关于增强学习5件有用的事儿。

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国内团队提出全新RLTF框架，刷新SOTA！大模型生成代码质量更高bug更少

「程序合成」或「代码生成」任务的目标是根据给定的描述生成可执行代码，最近有越来越多的研究采用强化学习（RL）来提高大语言模型（简称大模型）（LLM）在代码方面的性能。

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