探索Policy Gradient与强化学习方法：Monte-Carlo与Proximal Policy Optimizatio...

本文档是一份关于"Policy Gradient"的深入技术文档，由Shihao Gao于2022年5月6日编写，主要讨论了基于策略的强化学习（Policy-Based Reinforcement Learning）方法。该主题源于David Silver的讲座，并且提供了对简单强化学习的易懂介绍。 **1. 引言** 政策基强化学习强调直接从策略角度来解决问题，而非传统的值函数（如Sarsa或Q-learning）生成确定性策略。这种方法的核心是参数化策略πθ(s, a)，即给定状态s和参数θ的概率分布P[a|s, θ]，适用于无模型的强化学习环境。 **优势** 政策基强化学习的优势包括： - 更直接地控制行为：策略直接决定了在每个状态下采取的动作，而不是依赖于间接的值估计。 - 更灵活的学习：可以处理连续动作空间，适合复杂的决策问题。 - 可以探索与优化并行：通过调整参数θ，探索性和学习效率可以同时进行。 **2. Monte-Carlo Policy Gradient** 这部分介绍了蒙特卡洛策略梯度（Monte-Carlo Policy Gradient，简称REINFORCE），它是基于经验的策略梯度算法。其核心概念是利用累积奖励（Likelihood Ratios）来更新策略参数，通过模拟整个环境交互过程（Monte Carlo方法）来计算梯度。 **Policy Gradient定理**： 该定理阐述了如何根据期望回报来估计策略参数的梯度，这对于优化策略至关重要。它允许我们在没有环境模型的情况下，仅通过实际的体验来改进策略。 **3. Proximal Policy Optimization (PPO)** 从策略优化的角度，文档继续探讨了Proximal Policy Optimization (PPO)算法。相比于普通的策略梯度方法，PPO更注重稳定性，它引入了代理距离（KL divergence）的概念，限制了策略更新的步长，防止过大的变化导致性能下降。PPO从on-policy方法扩展到off-policy方法，通过重要性采样（Importance Sampling）平衡了经验的效率和稳定性。 这份技术文档深入剖析了基于策略的强化学习，包括Monte-Carlo Policy Gradient和Proximal Policy Optimization等关键算法。学习者能够通过阅读理解这些内容，掌握如何在实际任务中设计和优化策略，以解决复杂的强化学习问题。对于那些希望在无模型环境中实现高效决策的AI开发者和研究人员来说，这是一份极其有价值的参考资料。