强化学习应用：简易21点游戏策略

"Easy21-Johannes.pdf 是一个关于强化学习的作业，涉及一个名为 Easy21 的简单卡牌游戏。游戏规则与传统的Blackjack类似但有所不同，使用无限卡组，每张卡片的值在1到10之间，颜色为红或黑，玩家和庄家各抽一张初始黑牌，玩家可以选择‘站’或‘打’，目标是在不超出21点的情况下尽量接近21点，若超过则失败。" 在这个强化学习的场景中，我们关注的是如何让一个智能体通过与环境的交互学习到最优策略。强化学习的核心概念包括环境、状态、动作、奖励和策略。 1. **环境**：Easy21 游戏环境提供了玩家与庄家之间的互动平台。环境的状态包括玩家和庄家的当前手牌总值以及它们的颜色（红色表示减分，黑色表示加分）。 2. **状态**：在强化学习中，状态是智能体观察环境并据此做出决策的基础。在 Easy21 游戏中，状态可能包括玩家和庄家的手牌总值，以及是否已经有人爆牌。 3. **动作**：智能体可以采取的动作包括“打”（抽取更多牌）或“站”（结束自己的回合）。每个动作都会导致环境状态的改变，并产生相应的结果。 4. **奖励**：奖励机制是强化学习中的关键部分，它告诉智能体其行为的好坏。在 Easy21 中，成功达到接近21但不超过21的奖励可能是正数，而爆牌或庄家获胜则会获得负数奖励。 5. **策略**：策略是智能体决定采取何种动作的规则。在 Easy21 中，策略可能基于当前的手牌总值和颜色来决定是否继续抽取牌。强化学习的目标是找到最大化长期累积奖励的策略。 为了学习这个策略，我们可以使用不同的强化学习算法，例如Q-learning、SARSA或者深度强化学习（DQN）。这些算法通过不断试错和更新策略来学习，通过探索和利用之间的平衡来优化长期回报。 在Q-learning中，智能体会构建一个Q表，其中记录了每个状态和动作的预期回报。随着时间的推移，Q表会被不断更新，以反映不同动作在不同状态下带来的期望奖励。 SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一种在线学习算法，它在每个时间步根据实际的奖励和新的状态来更新策略。 深度强化学习如DQN，则利用神经网络作为Q函数的近似，允许处理连续和高维状态空间，使得在Easy21这样的环境中学习更为高效。 Easy21-Johannes.pdf 提供了一个理解强化学习基本概念和实践应用的实例。通过解决这个简单的卡牌游戏，我们可以深入理解强化学习算法如何在不断变化的环境中学习和改进策略，以达到最优的决策过程。