diff --git a/docs/chapter3/chapter3.md b/docs/chapter3/chapter3.md index a5d7e00..8be9142 100644 --- a/docs/chapter3/chapter3.md +++ b/docs/chapter3/chapter3.md @@ -1,14 +1,12 @@ # 第 3 章表格型方法 -本章我们通过最简单的**表格型方法（tabular method）**来讲解如何使用基于价值的方法求解强化学习问题。 +策略最简单的表示是查找表（look-up table），即表格型策略（tabular policy）。使用查找表的强化学习方法称为**表格型方法（tabular method）**，如蒙特卡洛、Q学习和Sarsa。本章通过最简单的表格型方法来讲解如何使用基于价值的方法求解强化学习问题。 ## 3.1 马尔可夫决策过程 -强化学习是一个与时间相关的序列决策的问题。 -例如，如图 3.1 所示，在 $t-1$ 时刻，我看到熊对我招手，下意识的动作就是逃跑。熊看到有人逃跑，就可能觉得发现了猎物，并开始发动攻击。而在 $t$ 时刻，我如果选择装死的动作，可能熊咬咬我、摔几下就觉得挺无趣的，可能会走开。这个时候我再逃跑，可能就成功了，这就是一个序列决策过程。 +强化学习是一个与时间相关的序列决策的问题。例如，如图 3.1 所示，在 $t-1$ 时刻，我看到熊对我招手，下意识的动作就是逃跑。熊看到有人逃跑，就可能觉得发现了猎物，并开始发动攻击。而在 $t$ 时刻，我如果选择装死的动作，可能熊咬咬我、摔几下就觉得挺无趣的，可能会走开。这个时候我再逃跑，可能就成功了，这就是一个序列决策过程。 -在输出每一个动作之前，我们可以选择不同的动作。比如在 $t$ 时刻，我选择逃跑的时候，可能熊已经追上来了。如果在 $t$ 时刻，我没有选择装死，而是选择逃跑，这个时候熊已经追上来了，那么我就会转移到不同的状态。有一定的概率我会逃跑成功，也有一定的概率我会逃跑失败。我们用状态转移概率 $p\left[s_{t+1}, r_{t} \mid s_{t}, a_{t}\right]$ 来表示在状态 $s_t$ 选择动作 $a_t$ 的时候，转移到转态 $s_{t+1}$ ，而且得到奖励 $r_t$ 的概率是多少。状态转移概率是具有**马尔可夫性质**的（系统下一时刻的状态仅由当前时刻的状态决定，不依赖于以往任何状态）。因为在这个过程中，下一时刻的状态取决于当前的状态 $s_t$，它和之前的 $s_{t-1}$ 和 $s_{t-2}$ 没有关系。再加上这个过程也取决于智能体与环境交互的 $a_t$ ，所以包含了决策的过程，我们称这样的过程为马尔可夫决策过程。 -马尔可夫决策过程就是序列决策的经典的表现方式。马尔可夫决策过程也是强化学习里面一个非常基本的学习框架。状态、动作、状态转移概率和奖励 $(S$、$A$、$P$、$R)$，这4个合集就构成了强化学习马尔可夫决策过程的四元组，后面也可能会再加上折扣因子构成五元组。 +在输出每一个动作之前，我们可以选择不同的动作。比如在 $t$ 时刻，我选择逃跑的时候，可能熊已经追上来了。如果在 $t$ 时刻，我没有选择装死，而是选择逃跑，这个时候熊已经追上来了，那么我就会转移到不同的状态。有一定的概率我会逃跑成功，也有一定的概率我会逃跑失败。我们用状态转移概率 $p\left[s_{t+1}, r_{t} \mid s_{t}, a_{t}\right]$ 来表示在状态 $s_t$ 选择动作 $a_t$ 的时候，转移到转态 $s_{t+1}$ ，而且得到奖励 $r_t$ 的概率是多少。状态转移概率是具有**马尔可夫性质**的（系统下一时刻的状态仅由当前时刻的状态决定，不依赖于以往任何状态）。因为在这个过程中，下一时刻的状态取决于当前的状态 $s_t$，它和之前的 $s_{t-1}$ 和 $s_{t-2}$ 没有关系。再加上这个过程也取决于智能体与环境交互的 $a_t$ ，所以包含了决策的过程，我们称这样的过程为马尔可夫决策过程。马尔可夫决策过程就是序列决策的经典的表现方式。马尔可夫决策过程也是强化学习里面一个非常基本的学习框架。状态、动作、状态转移概率和奖励 $(S$、$A$、$P$、$R)$，这4个合集就构成了强化学习马尔可夫决策过程的四元组，后面也可能会再加上折扣因子构成五元组。
@@ -153,8 +151,7 @@ $$ V_{\pi}(s)=\mathbb{E}_{\tau \sim \pi}\left[G_{t} \mid s_{t}=s\right] $$ -蒙特卡洛仿真是指我们可以采样大量的轨迹，计算所有轨迹的真实回报，然后计算平均值。 -蒙特卡洛方法使用经验平均回报（empirical mean return）的方法来估计，它不需要马尔可夫决策过程的状态转移函数和奖励函数，并且不需要像动态规划那样用自举的方法。此外，蒙特卡洛方法有一定的局限性，它只能用在有终止的马尔可夫决策过程中。 +蒙特卡洛仿真是指我们可以采样大量的轨迹，计算所有轨迹的真实回报，然后计算平均值。蒙特卡洛方法使用经验平均回报（empirical mean return）的方法来估计，它不需要马尔可夫决策过程的状态转移函数和奖励函数，并且不需要像动态规划那样用自举的方法。此外，蒙特卡洛方法有一定的局限性，它只能用在有终止的马尔可夫决策过程中。 接下来，我们对蒙特卡洛方法进行总结。为了得到评估 $V(s)$，我们采取了如下的步骤。 @@ -200,9 +197,7 @@ $$ $$ 其中，$\alpha$ 代表更新的速率，我们可以对其进行设置。 -我们再来看一下动态规划方法和蒙特卡洛方法的差异。 -动态规划也是常用的估计价值函数的方法。在动态规划方法里面，我们使用了自举的思想。自举就是我们基于之前估计的量来估计一个量。 -此外，动态规划方法使用贝尔曼期望备份（Bellman expectation backup），通过上一时刻的值 $V_{i-1}(s')$ 来更新当前时刻的值 $V_i(s)$ ，即 +我们再来看一下动态规划方法和蒙特卡洛方法的差异。动态规划也是常用的估计价值函数的方法。在动态规划方法里面，我们使用了自举的思想。自举就是我们基于之前估计的量来估计一个量。此外，动态规划方法使用贝尔曼期望备份（Bellman expectation backup），通过上一时刻的值 $V_{i-1}(s')$ 来更新当前时刻的值 $V_i(s)$ ，即 $$ V_{i}(s) \leftarrow \sum_{a \in A} \pi(a \mid s)\left(R(s, a)+\gamma \sum_{s^{\prime} \in S} P\left(s^{\prime} \mid s, a\right) V_{i-1}\left(s^{\prime}\right)\right)