Model-free控制详解：采样优化策略求解未知/大规模MDP问题

在强化学习的高级阶段，"Model-free控制1"探讨了如何通过算法解决实际问题中的控制问题。控制问题的核心在于从给定的马尔可夫决策过程(MDP)中找到最优策略和价值函数，这与预测问题有所不同，后者仅关注基于策略的价值函数估算。 Model-free控制方法主要针对两类实际挑战：当MDP模型未知但可以通过环境采样获取数据时，或者模型已知但因问题规模过大无法高效计算时。这类控制方法无需提前知道MDP的具体形式，而是通过在线学习不断迭代优化策略。 在控制策略上，区分了同轨策略（On-policy）和异轨策略（Off-policy）。On-policy学习中，智能体使用当前策略进行采样，然后基于这些经验优化策略，以期望达到最优。这种方法依赖于现有策略，因此被称为同轨。 相比之下，Off-policy学习允许智能体使用与当前策略不同的策略进行采样，如使用专家策略。这种策略改进不会完全基于现有的策略，从而带来更广泛的学习范围，但可能导致策略和价值函数的更新不直接对应。 同轨蒙特卡洛控制（On-policy Monte Carlo Control）是GPI（广义策略迭代）的一个实例，这是一种通用框架，它允许策略评估和策略改进这两个过程协同工作，即使它们的执行粒度不同。GPI假设评估和改进过程稳定后，策略和价值函数将达到稳定状态，即最优状态。 总结来说，Model-free控制的关键在于通过不断试错和优化策略，利用采样数据，无论是在已知或未知MDP模型的场景下，目标都是找到适应环境的最佳行为策略。这两种策略学习方式提供了丰富的工具箱，使得强化学习能够在实际应用中解决复杂的决策问题。