深度强化学习：起源、发展与前沿

"这篇论文是关于深度策略梯度在强化学习中的起源和发展，以及深度强化学习的综述，由刘全等多位研究人员合作完成。文章介绍了策略梯度方法，这是一种直接利用逼近器优化策略期望总奖赏的强化学习技术。此外，文章还探讨了深度强化学习的几种主要方法，包括基于值函数、策略梯度和基于搜索与监督的深度强化学习，并展望了深度强化学习的前沿研究方向，如分层学习、多任务迁移学习、多智能体学习和基于记忆与推理的深度强化学习。文章最后总结了深度强化学习在实际应用中的成功案例及未来的发展趋势。" 深度策略梯度是强化学习中的一种关键算法，它直接针对策略进行优化，以最大化期望的累计奖励。在策略梯度方法中，目标是找到最优策略，使得在一系列状态和动作中获取的总奖励最大化。策略通常是概率分布，策略梯度方法通过调整策略参数，使奖励高的状态-动作序列出现的概率增大。具体实现中，一个完整的情节（episode）包含了一连串的状态、动作和奖励，策略梯度算法会根据这些信息更新策略，以提高未来的预期回报。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）结合了深度学习的特征提取能力和强化学习的决策制定能力，能够处理高维度输入数据并直接从原始输入到输出进行端到端学习。DRL包括了基于值函数的方法，通过深度神经网络估计状态值或动作值；基于策略梯度的方法，直接优化策略网络；以及基于搜索与监督的方法，结合规划和监督学习来提升学习效率。 文章还讨论了一些DRL的前沿研究领域，例如分层深度强化学习，它试图通过层次结构来增强学习的泛化能力；多任务迁移深度强化学习，利用不同任务之间的相关性加速学习；多智能体深度强化学习，研究多个智能体如何协作或竞争以解决复杂问题；基于记忆与推理的深度强化学习，引入记忆机制和推理能力以处理动态环境和复杂决策。 深度强化学习已经在游戏、机器人控制、自动驾驶等多个领域取得了显著成果，并有望在未来继续发展，特别是在解决现实世界中的复杂决策问题上发挥更大作用。随着计算能力的增强和理论研究的深入，深度强化学习将继续推动人工智能领域的边界，为更多的实际应用提供强大的工具。