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强化学习基础
11强化学习的基本概念
强化学习是一种机器学习方法,它使智能体(agent)能够在与环境的交互中学习如何采取行动以最大化某种累积奖励。在强化学习中,智能体通过观察环境状态(state),选择行动(action),并根据环境反馈的奖励(reward)和新状态来调整其行动策略(policy)。目标是找到一个策略,使得智能体在长期中获得的奖励最大化。
22环境与智能体的交互模型
在强化学习的框架下,智能体与环境的交互遵循一个循环过程:
智能体观察环境状态:智能体在每个时间步观察到环境的当前状态。
智能体选择行动:基于当前状态,智能体选择一个行动。
环境反馈:环境根据智能体的行动更新状态,并返回一个奖励和新的状态给智能体。
智能体学习并更新策略:智能体根据收到的奖励和新状态来学习并更新其策略。
这个过程可以表示为一个序列:S
33马尔可夫决策过程(MDP)介绍
马尔可夫决策过程(MDP)是强化学习中描述智能体与环境交互的数学模型。MDP由以下四个元素组成:
状态集合(S):环境可能处于的所有状态。
行动集合(A):智能体可以采取的所有行动。
转移概率(P):给定当前状态和行动,环境转移到下一个状态的概率。
奖励函数(R):智能体在采取行动后从环境获得的即时奖励。
MDP假设环境的未来状态仅依赖于当前状态和行动,而不依赖于过去的状态和行动,这称为马尔可夫性质。
3.1示例代码:MDP的简单实现
#定义MDP的类
classMDP:
def__init__(self,states,actions,transition_prob,reward_func):
self.states=states
self.actions=actions
self.transition_prob=transition_prob
self.reward_func=reward_func
defstep(self,state,action):
#根据当前状态和行动,返回下一个状态和奖励
next_state=np.random.choice(self.states,p=self.transition_prob[state][action])
reward=self.reward_func[state][action][next_state]
returnnext_state,reward
#创建一个简单的MDP实例
states=[A,B,C]
actions=[left,right]
transition_prob={
A:{left:{A:0.6,B:0.4},right:{A:0.3,C:0.7}},
B:{left:{A:0.5,B:0.5},right:{B:0.8,C:0.2}},
C:{left:{A:0.1,B:0.9},right:{C:1.0}}
}
reward_func={
A:{left:{A:-1,B:5},right:{A:-2,C:10}},
B:{left:{A:0,B:-3},right:{B:-4,C:1}},
C:{left:{A:-5,B:2},right:{C:0}}
}
mdp=MDP(states,actions,transition_prob,reward_func)
#智能体在状态A采取行动left
next_state,reward=mdp.step(A,left)
print(fNextstate:{next_state},Reward:{reward})
44策略与价值函数
4.1策略(Policy)
策略是智能体在给定状态时选择行动的规则。在离散状态和行动空间中,策略可以表示为一个概率分布,即πa|s,表示在状态s
4.2价值函数(ValueFunction)
价值函数评估了状态或状态-行动对的好坏,是智能体在该状态下或采取该行动后,未来可能获得的奖励的期望值。主要有两种类型:
状态价值函数(V):表示在状态s下,遵循策略π时,智能体未来可能获得的奖励的期望值。
状态-行动价值函数(Q):表示在状态s下采取行动a,遵循策略π时,智能体未来可能获得的奖励的期望值。
4.3示例代码:策略与价值函数的计算
importnu
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