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1. Agent (智能体)

智能体是进行决策和学习的实体，它能感知环境的状态，并基于策略采取动作以影响环境。智能体的目标是通过与环境的交互获得最大化的累积奖励。

2. Environment (环境)

环境是智能体所处的外部系统，它与智能体交互。环境的状态可能对智能体可见（如游戏中的棋盘状态），也可能对智能体不可见（如对手的策略）。

例如：在无人驾驶中智能体是无人驾驶系统，环境则是汽车本身、其他的汽车及建筑等。

他们之间关系如下：

3. Action (动作)

动作是智能体基于观察到的状态所做出的决策或行为，影响环境的转移。动作可以是离散的（如移动棋子）或连续的（如调整机器人的速度）。

4. Reward (奖励)

奖励是环境提供的数值反馈，用于评估智能体的动作质量。智能体的目标是通过选择动作最大化长期累积的奖励。

5. History (历史)

历史是指在交互过程中智能体观察到的状态、执行的动作和获得的奖励的序列。它是智能体进行决策的依据。

6. State (状态)

状态是描述环境的特定情况或配置的信息。智能体状态（Agent State）指其内部的信息，而环境状态（Environment State）指外部的环境信息。

有时候智能体状态可能会等同于环境状态，相当于开了上帝视角（没有战争迷雾），这时候两个state等同。

7. Policy (策略)

策略是智能体在特定状态下选择动作的规则或概率分布。良好的策略能使智能体获得更高的奖励。

我们一般用 来表示，表示在state下采取什么action（从 state 到 action的函数）。

8. Return (回报)

回报是指智能体在一个决策序列中获得的奖励的总和，可以用来评估策略的好坏以及选择最优策略。回报可以选择计算总奖励、折扣奖励以及平均奖励。

当游戏没有具体的轮次时，不确定时间，通常采用折扣奖励：

9. Model and State Transition (模型与状态转移)

模型是对环境的内部表示，用于预测状态转移和奖励。状态转移指从一个状态到另一个状态的转变过程。

10. Exploration and Exploitation (探索与利用)

在强化学习中，智能体需要在已知最佳动作的基础上进行利用以获得奖励，同时也需要探索未知动作以发现更优的策略。

Exploration 可以发现更多关于环境的信息

Exploitation 利用已知信息实现回报最大化

（我们需要定义一个概率使得模型进行随机探索，初期时占比应该更大一点。）

11. Model Free and Model Based (无模型学习与基于模型学习)

强化学习可以分为无模型学习，即不依赖模型直接学习策略，和基于模型学习，即利用环境模型进行规划和学习。

12. On-policy and off-policy (在策略和离策略)

在线策略方法（On-policy）是指智能体在学习过程中采用与它当前策略相符的样本进行学习。

（每一轮迭代的样本都直接拿来训练。）

离线策略方法（Off-policy）允许智能体从与其当前策略不符的样本中学习。

（具有经验缓冲区，可以随机抽样来训练。）

13. Classification of RL (强化学习分类)

• 13-1. Value based (基于值的方法)

  • 这类方法主要关注值函数的学习，如Q-Learning、DQN等。

• 13-2. Policy based (基于策略的方法)

  • 这类方法直接学习最优策略，如策略梯度算法等。

• 13-3. Actor-Critic (演员-评论家方法)

  • 这类方法结合了值函数和策略的学习，同时使用演员（Actor）学习策略，评论家（Critic）学习值函数。