连续空间强化学习：增量最近邻时域差分框架

"连续空间增量最近邻时域差分学习" 在强化学习的背景下，本文着重探讨了一种新的方法，即连续空间增量最近邻时域差分（Temporal Difference, TD）学习框架。这种方法针对的是那些状态空间连续的强化学习问题，其中，智能体必须通过与环境的交互来学习最优策略。 传统的TD学习是基于离散状态空间的，但在连续空间中，由于状态数量几乎是无限的，直接应用TD学习会面临计算复杂度和存储需求过高的挑战。为了解决这个问题，该研究提出了一种基于局部加权学习的策略，它利用增量方式在线选择部分已观测状态构建实例词典。这个实例词典可以视为一个紧凑的状态表示，用于近似所有可能状态的价值函数和策略。 具体来说，每当智能体观察到一个新的状态，算法会在词典中寻找与新状态最接近的若干个实例（范围最近邻），用这些实例的值函数和策略来近似新状态的值函数和策略。然后，利用TD算法更新这些实例的值函数和资格迹（eligibility traces），这是一种记忆机制，用来跟踪状态变化的影响。通过这种方式，算法能够在不断变化的状态空间中进行有效的学习。 论文对框架中的各个组件提出了多种设计方案，并对它们的收敛性进行了理论分析。这包括如何选择实例、如何确定最近邻、以及如何更新值函数和资格迹等关键步骤。通过24种不同方案的组合仿真验证，研究人员发现SNDN组合在学习性能和计算效率上表现优秀。 关键词所涵盖的领域强调了这种学习方法的核心技术。时域差分学习（TD学习）是强化学习中的一种重要算法，它允许智能体通过预测未来的奖励来更新当前的策略。值函数逼近和策略逼近则是强化学习中两种常用的策略优化技术，前者试图估计每个状态的价值，后者则直接优化策略。局部加权学习则是一种适应于非线性环境的机器学习方法，它通过加权近邻实例来预测未知点的输出，特别适合于处理连续状态空间的问题。 这项工作为解决连续空间强化学习问题提供了一个有效且高效的解决方案，通过实例词典和局部加权学习，能够在复杂环境中实现高效的学习和决策。这一方法不仅有助于理论上的研究，也为实际应用，如机器人控制、游戏AI等领域提供了有价值的工具。