强化学习基础：理论与算法概述

"Reinforcement Learning - Theory and Algorithms.pdf 是一本关于强化学习基础的资料，涵盖了强化学习的基本概念、MDP（马尔科夫决策过程）的预读知识、样本复杂性与生成模型、策略探索以及策略梯度方法等核心主题。" 在强化学习中，我们关注的是智能体如何通过与环境的交互来学习最优行为策略。这本书首先介绍了**马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)**，这是强化学习的基础框架。MDP是一个状态转移概率依赖于当前状态的动态系统，其中智能体在每个时间步采取行动，并接收到环境的反馈（奖励）。 **互动协议**描述了智能体与环境如何交互：智能体观察当前状态，选择一个动作，然后环境转移到新状态并给出奖励。**目标、策略和值函数**是MDP的核心概念，智能体的目标是最大化长期累积奖励，策略定义了智能体选择动作的方式，而值函数衡量了策略的预期回报。 **贝尔曼方程**是MDP理论中的重要工具，分为一致性方程（对于固定策略）和最优性方程（寻找最佳策略）。**Q值迭代**和**策略迭代**是两种常用的规划算法，用于求解MDP中的最优策略。 接下来，书中的**样本复杂性**部分探讨了在有生成模型的情况下，智能体学习有效策略所需的经验样本数量。它比较了**精确模型估计**的直观方法和使用**稀疏模型**的更精细策略，并讨论了下界问题。 **策略探索**章节可能涉及探索与开发的平衡，即在获取新信息和利用已有知识之间找到合适的策略。而**策略梯度方法**是现代强化学习中常用的一种优化技术，智能体通过调整策略参数来最大化期望回报。书中详细介绍了**策略梯度法**，包括优化过程、**softmax策略**和**相对熵正则化**，以及**自然策略梯度**，这是一种更有效的优化策略，考虑了策略参数的几何结构。 这本书提供了强化学习的全面理论基础和算法实现，适合初学者和研究者深入理解这一领域。