理解与实现策略梯度：REINFORCE算法解析

"这篇资源主要介绍了强化学习中的策略梯度算法，特别是REINFORCE方法，以及如何通过神经网络实现策略的表示和优化。" 在强化学习中，REINFORCE算法是一种策略梯度方法，它直接优化策略函数，适用于解决那些基于价值函数方法难以处理的问题，如需要随机策略或连续动作空间的场景。传统的基于价值的方法，如Q-learning，DQN等，虽然能够找到最优策略，但它们往往不能产生非确定性的策略，这在某些游戏中可能是不利的，例如"石头-剪刀-布"，因为对手可能会学习到这些模式并做出反应。此外，对于连续动作空间的问题，如无人机控制，直接优化策略更符合实际需求。 策略梯度算法中，策略π是一个从状态到动作的概率分布的映射。对于离散动作空间，策略通常采用softmax函数将神经网络的输出转化为概率。而在连续动作空间，策略则输出一个具体的数值，比如Cart-Pole问题中，网络输出力的大小和方向。为了确保动作的合法性，可以使用如tanh函数限制输出，并在训练时引入噪声，通过采样动作的高斯分布来增加探索性。 在REINFORCE算法中，策略π的参数θ被逐步更新以最大化累积奖励。基本思想是计算每个时间步的策略梯度，这个梯度是期望回报与动作概率的乘积。公式表示为： 梯度 = E[ G_t * ∇_θ log π(a_t|s_t;θ) ] 其中，G_t是时间步t到T的累计回报，π(a_t|s_t;θ)是状态s_t下采取动作a_t的概率，∇_θ是关于θ的梯度。这个梯度指向了使得回报增加的方向，从而更新策略参数。 在实现代码中，可能会包含以下步骤： 1. 初始化策略网络的参数θ。 2. 在环境中交互，收集经历的轨迹（包括状态s，动作a，奖励r）。 3. 计算每个轨迹的累计回报G。 4. 对于每个时间步，计算梯度并更新网络参数，可能使用优化器如Adam进行梯度下降。 5. 可能会包含策略平滑（如指数移动平均）和奖励缩放等技术来稳定训练过程。 在实践中，策略梯度算法可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，以及训练初期的不稳定。为了改善这些问题，可以采用各种技术，如Actor-Critic方法，使用价值函数来稳定策略更新，或者应用gae（Generalized Advantage Estimation）来改进回报的估计。 REINFORCE提供了一种直接优化策略的框架，适用于解决具有连续动作或需要随机性策略的问题。通过神经网络和策略梯度，我们可以学习到适应复杂环境的策略，并通过实际的代码实现来训练智能体。