强化学习 强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体如何在一系列行动中做出决策，以通过与环境互动来最大化累积奖励。 核心概念与类比 智能体 ：进行学习和决策的实体，例如一个下棋的程序、一个自动驾驶的汽车控制器。 环境 ：智能体所处的外部世界，它会对智能体的行动做出反应。 状态 ：环境在某个时刻的具体情况描述。 行动 ：智能体在某个状态下可以执行的操作。 奖励 ：环境在智能体执行一个行动后，反馈给智能体的一个标量信号。这个信号是智能体追求最大化的目标，正奖励代表“好”，负奖励代表“惩罚”。 类比 ：想象训练一只狗。狗是 智能体 ，你和周围的空间是 环境 。你发出“坐下”的指令，这可以被视为一个 状态 。狗执行了坐下的 行动 。你给它一块零食作为 奖励 。通过反复互动，狗学会了在“坐下”指令这个状态下，执行“坐下”行动能获得奖励，从而形成了决策逻辑。 学习目标与价值函数 智能体的目标不是获取某一次行动的即时奖励，而是追求从当前时刻开始，所有未来奖励的累加和（即累积奖励）最大化。 为了做到这一点，智能体需要学会评估“从某个状态出发，长期来看能获得多少累积奖励”。这个评估工具就是 价值函数 。 状态价值函数 ：衡量一个状态本身有多好，即从该状态开始，遵循当前策略，能获得的期望累积奖励。 动作价值函数 ：衡量在某个状态下采取某个特定动作有多好，即在该状态执行该动作后，遵循当前策略，能获得的期望累积奖励。这个函数是许多强化学习算法的核心。 核心机制：探索与利用 这是强化学习中的一个基本权衡。 利用 ：智能体选择当前已知能带来最高奖励的行动。这像是去你最喜欢的、不会出错的餐厅吃饭。 探索 ：智能体尝试一些新的、或者目前看来不是最优的行动，以发现可能带来更高长期回报的新策略。这像是尝试一家新开的餐厅，它可能更好吃，也可能很难吃。 一个有效的学习策略必须在“利用现有知识获取稳定收益”和“探索未知领域寻找更大收益”之间找到平衡。 主要方法分类 基于价值的方法 ：这类方法的核心是学习一个优秀的 动作价值函数 。一旦学到了这个函数，智能体在每个状态选择能使价值函数最大化的行动即可。著名的Q-learning算法就属于此类。 基于策略的方法 ：这类方法不直接学习价值函数，而是直接学习一个 策略 本身（即状态到行动的映射函数）。它通过优化策略函数的参数，使得能获得的累积奖励期望值最大。 演员-评论家方法 ：这是结合了上述两者优势的混合方法。系统中有两个部分： 演员 ：负责执行策略（基于策略的方法）。 评论家 ：负责评估演员所执行策略的价值（基于价值的方法）。 评论家会批评或赞扬演员的行动，演员则根据评论家的反馈来更新和改进自己的策略，形成一个持续优化的循环。 关键挑战与代表性算法 信用分配问题 ：当一个复杂的任务最终获得成功或失败时，如何确定这一系列行动中，每一步行动各自应承担多少功劳或责任。 深度强化学习 ：当状态空间非常巨大和复杂时（例如像素屏幕），传统方法难以处理。此时会结合 深度学习 ，使用神经网络来近似价值函数或策略函数，这就是深度强化学习。 代表性算法 ： DQN ：将深度学习与Q-learning结合，开创了深度强化学习的新领域，能够直接从高维感官输入（如图像）中学习。 A3C ：一种高效的演员-评论家算法。 PPO ：一种稳健且性能优异的策略优化算法，是目前主流的基准算法之一。 实际应用 游戏AI ：AlphaGo击败人类围棋冠军，以及AI在Dota 2、星际争霸等复杂游戏中的表现。 机器人控制 ：让机器人学习行走、抓取物体等复杂技能。 自动驾驶 ：在模拟或真实环境中学习驾驶策略。 资源管理 ：在数据中心进行冷却和电力调度。 推荐系统 ：将用户点击视为奖励，动态优化内容推荐策略。