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第一部分 RL基础：什么是RL与MRP、MDP

1.1 入门强化学习所需掌握的基本概念

1.1.1 什么是强化学习：依据策略执行动作-感知状态-得到奖励

强化学习里面的概念、公式，相比ML/DL特别多，初学者刚学RL时，很容易被接连不断的概念、公式给绕晕，而且经常忘记概念与公式符号表达的一一对应。

为此，学习RL的第一步就是一定要扎实关于RL的一些最基本的概念、公式(不要在扎实基础的阶段图快或图囵吞枣，不然后面得花更多的时间、更大的代价去弥补)，且把概念与公式的一一对应关系牢记于心，这很重要。

下面进入正题，且先直接给出强化学习的定义和其流程，然后再逐一拆解、说明。

所谓强化学习(Reinforcement Learning，简称RL)，是指基于智能体在复杂、不确定的环境中最大化它能获得的奖励，从而达到自主决策的目的。

经典的强化学习模型可以总结为下图的形式（你可以理解为任何强化学习都包含这几个基本部分：智能体、行为、环境、状态、奖励）：

                  

逐一解释每个概念

• Agent，一般译为智能体，就是我们要训练的模型，类似玩超级玛丽的时候操纵马里奥做出相应的动作，而这个马里奥就是Agent
• action(简记为)，玩超级玛丽的时候你会控制马里奥做三个动作，即向左走、向右走和向上跳，而马里奥做的这三个动作就是action
• Environment，即环境，它是提供reward的某个对象，它可以是AlphaGo中的人类棋手，也可以是自动驾驶中的人类驾驶员，甚至可以是某些游戏AI里的游戏规则
• reward(简记为)，这个奖赏可以类比为在明确目标的情况下，接近目标意味着做得好则奖，远离目标意味着做的不好则惩，最终达到收益/奖励最大化，且这个奖励是强化学习的核心
• State(简介为)，可以理解成环境的状态，简称状态

总的而言，Agent依据策略决策从而执行动作action，然后通过感知环境Environment从而获取环境的状态state，进而，最后得到奖励reward(以便下次再到相同状态时能采取更优的动作)，然后再继续按此流程“依据策略执行动作-感知状态--得到奖励”循环进行。 

1.1.2 RL与监督学习的区别和RL方法的分类
此外，RL和监督学习（supervised learning）的区别：

• 监督学习有标签告诉算法什么样的输入对应着什么样的输出（譬如分类、回归等问题）
  所以对于监督学习，目标是找到一个最优的模型函数，使其在训练数据集上最小化一个给定的损失函数，相当于最小化预测误差
  最优模型 = arg minE {  [损失函数(标签,模型(特征)] }

  RL没有标签告诉它在某种情况下应该做出什么样的行为，只有一个做出一系列行为后最终反馈回来的reward，然后判断当前选择的行为是好是坏
  相当于RL的目标是最大化智能体策略在和动态环境交互过程中的价值，而策略的价值可以等价转换成奖励函数的期望，即最大化累计下来的奖励期望
  最优策略 = arg maxE {  [奖励函数(状态,动作)] }

• 监督学习如果做了比较坏的选择则会立刻反馈给算法
  RL的结果反馈有延时，有时候可能需要走了很多步以后才知道之前某步的选择是好还是坏

• 监督学习中输入是独立分布的，即各项数据之间没有关联
  RL面对的输入总是在变化，每当算法做出一个行为，它就影响了下一次决策的输入

进一步，RL为得到最优策略从而获取最大化奖励，有

• 基于值函数的方法，通过求解一个状态或者状态下某个动作的估值为手段，从而寻找最佳的价值函数，找到价值函数后，再提取最佳策略
  比如Q-learning、DQN等，适合离散的环境下，比如围棋和某些游戏领域
• 基于策略的方法，一般先进行策略评估，即对当前已经搜索到的策略函数进行估值，得到估值后，进行策略改进，不断重复这两步直至策略收敛

比如策略梯度法(policy gradient，简称PG)，适合连续动作的场景，比如机器人控制领域
以及Actor-Criti(一般被翻译为演员-评论家算法)，Actor学习参数化的策略即策略函数，Criti学习值函数用来评估状态-动作对，不过，Actor-Criti本质上是属于基于策略的算法，毕竟算法的目标是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好的学习

此外，还有对策略梯度算法的改进，比如TRPO算法、PPO算法，当然PPO算法也可称之为是一种Actor-Critic架构，下文会重点阐述

可能你还有点懵懵懂懂，没关系，毕竟还有不少背景知识还没有交待，比如RL其实是一个马尔可夫决策过程(Markov decision process，MDP)，而为说清楚MDP，得先从随机过程、马尔可夫过程(Markov process，简称MP)开始讲起，故为考虑逻辑清晰，我们还是把整个继承/脉络梳理下。

1.2 什么是马尔科夫决策过程

1.2.1 MDP的前置知识：随机过程、马尔可夫过程、马尔可夫奖励

如HMM学习最佳范例中所说，有一类现象是确定性的现象，比如红绿灯系统，红灯之后一定是红黄、接着绿灯、黄灯，最后又红灯，每一个状态之间的变化是确定的

  

但还有一类现象则不是确定的，比如今天是晴天，谁也没法百分百确定明天一定是晴天还是雨天、阴天(即便有天气预报)

对于这种假设具有M个状态的模型

1. 共有个状态转移，因为任何一个状态都有可能是所有状态的下一个转移状态
2. 每一个状态转移都有一个概率值，称为状态转移概率，相当于从一个状态转移到另一个状态的概率
3. 所有的个概率可以用一个状态转移矩阵表示

下面的状态转移矩阵显示的是天气例子中可能的状态转移概率：

       

也就是说，如果昨天是晴天，那么今天是晴天的概率为0.5，是多云的概率为0.375、是雨天的概率为0.125，且这三种天气状态的概率之和必为1。

接下来，我们来抽象建模下。正如概率论的研究对象是静态的随机现象，而随机过程的研究对象是随时间演变的随机现象(比如天气随时间的变化)：

• 随机现象在某时刻t的取值是一个向量随机变量，用表示
  比如上述天气转移矩阵便如下图所示

                                         

 

在马尔可夫过程的基础上加入奖励函数 和折扣因子，就可以得到马尔可夫奖励过程(Markov reward process，MRP)。其中 

奖励函数有点像贪心算法，只考虑下一步的影响

为什么使用期望呢?

奖励可能是随机的

在强化学习或马尔可夫过程的实际应用中，同一个状态 St=s 可能对应不同的奖励，因为环境是随机的（stochastic）。例如：

• 你在游戏中进入一个房间（状态 St​=“进入房间”）。
• 可能有 3 种情况（不同的奖励）：
  • 你发现 10 个金币（奖励 Rt+1=10）。
  • 你发现 5 个金币（奖励 Rt+1=5）。
  • 你什么都没找到（奖励 Rt+1=0）。
• 你无法确定具体会得到哪个奖励，但可以计算它们的期望值。

假设 3 种情况的概率分别是 50%、30%、20%，那么状态 St​ 的期望奖励就是：

                                                 R(s)=0.5×10+0.3×5+0.2×0=6.5

这就是为什么我们定义奖励函数 R(s) 时，使用期望值（Expectation）。

回报有点像动态规划，是上面奖励的优化。从贪心算法 —> 动态规划。 

可以说奖励是一个时刻的，用大写字母R（reward）表示。回报是一整个过程的，用大字母G（Goal或者是Get）表示

举个例子，一个少年在面对“上大学、去打工、在家啃老”这三种状态，哪一种更能实现人生的价值呢？

奖励函数（基于奖励）：只看一瞬间，那就会选择去打工（贪心算法）
价值函数（基于回报）：看的比较长远，选上大学，因为上了大学，后面就会好事连连，比如读研读博留学深造、进入大厂、娶个漂亮老婆、生个聪明孩子（动态规划）