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【强化学习】什么是强化学习？2025

news 来源：原创 2025/8/18 18:23:18

1. 强化学习简介

一句话总结：强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习范式，强调智能体（agent）通过与环境（environment）的交互，以试错（trial‑and‑error）的方式学习一套策略（policy），以最大化累积奖励（cumulative reward）。

在这里插入图片描述

1.1. 基本组成：智能体与环境

  • 智能体（Agent）：能够感知环境状态并执行动作的主体。
  • 环境（Environment）：智能体所处的外部系统，会根据智能体的动作返回新的状态和奖励信号。

1.2. 关键要素

  • 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈，可正可负，指导智能体区分好坏行为。
  • 策略（Policy）：智能体决定在某状态下选择何种动作的概率分布。可以是确定性的，也可以是随机的。
  • 值函数（Value Function）：用于评估在某一状态（或状态—动作对）下，后续可能获得的累积奖励。

1.3. 与其他学习范式的区别

  • 监督学习：需要大量标注的输入–输出样本；强化学习仅需奖励信号，不需标签。
  • 无监督学习：关注数据结构与分布；强化学习关注通过交互获取反馈并优化决策。

1.4. 强化学习的应用

应用领域具体示例
游戏 AIDeepMind 的 AlphaGo、OpenAI Five 在 Dota 2 中的表现
机器人控制Figure 02 的仿真训练步态、Google 机器人手臂开门实例
自动驾驶基于卷积神经网络的自动驾驶汽车感知与决策、静态环境下车辆轨迹预测
金融交易与投资算法交易、投资组合优化与风险管理
医疗健康动态治疗方案推荐（如癌症放疗和脓毒症治疗）
自然语言处理对话系统优化、文本摘要与机器翻译
营销与广告实时竞价与广告位优化、个性化推荐广告
能源管理电网负荷优化与微电网控制
推荐系统新闻推荐与内容个性化推荐
交通信号控制多交叉口交通信号协调优化

2. 专业名词解释

专业名词解释
智能体 (Agent)在环境中执行动作、接收状态和奖励，并根据策略不断学习和决策的主体。
环境 (Environment)智能体所处的外部系统或仿真场景，定义了状态空间、动作空间以及奖励机制。
状态 (State)环境在某一时刻的描述，通常由一组变量或观测组成，表示智能体可观测的信息。
动作 (Action)智能体在某一状态下可执行的操作或决策，可离散也可连续。
奖励 (Reward)环境对智能体动作的反馈信号，指导智能体区分好坏行为，以最大化累积奖励为目标。
折扣因子 (Discount Factor, γ)用于计算未来奖励现值的系数，γ∈[0,1]，γ 越大表示越重视长期回报，γ 越小表示越偏好短期回报。
累积回报 (Return, Gₜ)智能体从时间步 t 开始到未来各时刻获得的折扣奖励总和： ( G t = ∑ k = 0 ∞ γ k R t + k + 1 ) (G_t = \sum_{k=0}^\infty γ^k R_{t+k+1}) (Gt​=∑k=0∞​γkRt+k+1​)。
策略 (Policy, π)智能体在各状态下选择动作的概率分布，可为确定性策略或随机策略。
值函数 (Value Function)用于评估状态（或状态–动作对）如何“好”的函数，代表从该状态（或状态–动作对）出发可获得的期望累积回报。
状态–动作值函数 (Q-Value, Q)特殊的值函数，评估在给定状态下执行某动作后，按照策略继续行动可获得的期望累积回报。
马尔可夫决策过程 (MDP)强化学习的数学框架，由状态空间、动作空间、转移概率和奖励函数构成，假设系统满足马尔可夫性。
探索–利用权衡 (Exploration–Exploitation)智能体在尝试新动作（探索）与利用已知最优动作（利用）之间的平衡策略或机制。
模型基 (Model-based)强化学习方法之一，通过学习或已知环境模型来进行规划和决策。
无模型 (Model-free)强化学习方法之一，不显式构建环境模型，直接从交互经验中学习策略或值函数。
On‑policy策略学习方式之一，使用当前行为策略生成数据并更新同一策略，如 SARSA、PPO。
Off‑policy策略学习方式之一，使用与行为策略不同的数据或经验回放更新目标策略，如 Q‑learning、DQN。

3. 强化学习分类

在这里插入图片描述

一、按算法核心思想分类

1. 基于价值（Value-Based）
  • 特点：通过估计状态或动作的长期价值（Q值）选择最优策略。
  • 代表算法：
    • Q-learning：无模型、离线策略，通过最大化未来奖励更新Q表。
    • DQN（Deep Q-Network）：结合深度神经网络与Q-learning，解决高维状态空间问题，加入经验回放和目标网络稳定训练。
    • Double DQN：改进DQN的过估计问题，分离动作选择与价值评估。
2. 基于策略（Policy-Based）
  • 特点：直接优化策略函数，输出动作概率分布。
  • 代表算法：
    • REINFORCE：回合更新策略，通过蒙特卡洛采样估计梯度。
    • PPO（Proximal Policy Optimization）：限制策略更新幅度，平衡稳定性与效率，广泛应用于游戏和大模型对齐。
    • TRPO（Trust Region Policy Optimization）：通过KL散度约束策略更新步长，保证稳定性。
3. Actor-Critic混合方法
  • 特点：结合价值函数（Critic）与策略函数（Actor），兼顾评估与优化。
  • 代表算法：
    • A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）：异步多线程训练，加速收敛。
    • DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）：处理连续动作空间，结合确定性策略与Q函数。
    • SAC（Soft Actor-Critic）：最大化熵正则化，鼓励探索，提升鲁棒性。

二、按环境模型依赖分类

1. Model-Free（无模型）
  • 特点：不依赖环境动态模型，直接通过交互学习策略或价值函数。
  • 典型算法：Q-learning、DQN、PPO、SAC。
2. Model-Based（有模型）
  • 特点：学习或假设环境模型（如状态转移概率），利用规划优化策略。
  • 代表方法：
    • 动态规划（DP）：基于已知模型求解最优策略。
    • 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：结合模型预测与策略优化，如AlphaGo。

三、按更新方式分类

1. 回合更新（Monte-Carlo）
  • 特点：等待完整回合结束后更新策略，如REINFORCE。
2. 单步更新（Temporal Difference）
  • 特点：每一步交互后立即更新，如Q-learning、SARSA。
3. 多步更新（n-Step Bootstrapping）
  • 特点：平衡单步与回合更新的偏差与方差，如Sarsa(λ)。

四、其他重要算法

  • SARSA：在线策略算法，强调动作选择的连续性，保守性强。
  • A2C（Advantage Actor-Critic）：同步版本A3C，简化多线程设计。
  • Imitation Learning（模仿学习）：结合专家示范数据加速策略学习。

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文章目录 数据集准备数据集扩展数据预处理1. 0均值&#xff08;Zero Centralization&#xff09;代码实现 2. 归一化&#xff08;Normalization&#xff09;代码实现 3. 主成分分析&#xff08;Principal Component Analysis, PCA&#xff09;实现步骤代码实现 4. 白化&#xf…...

编程日记 2025/8/17 8:29:41