第十二章：强化学习（Reinforcement Learning, RL）

Jenny
291 阅读4分钟

🎯 本篇目标：

本篇将介绍强化学习的基本概念、核心元素（智能体、环境、状态、动作、奖励）、经典算法（Q-learning、深度Q网络DQN），以及其在现实中的应用案例。

1. 什么是强化学习？

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，核心思想是：
智能体（Agent） 通过与 环境（Environment） 不断交互，在不同状态下采取动作，获得奖励或惩罚，并以此优化策略，最终学会最大化长期回报。

与监督学习不同，强化学习并没有“标准答案”；与无监督学习不同，它的目标是通过试错探索找到最优策略。

2. 强化学习的核心要素

强化学习问题通常由以下几个部分组成：

  1. 状态（State, S）
    环境在某一时刻的描述，例如：棋盘局面、机器人位置。

  2. 动作（Action, A）
    智能体在某状态下可以采取的操作，例如：向左走、发射子弹、加速。

  3. 奖励（Reward, R）
    智能体采取动作后得到的反馈信号，可能为正（奖励）或负（惩罚）。

  4. 策略（Policy, π）
    智能体在状态与动作之间的映射规则，即“在某个状态下如何决策动作”。

  5. 价值函数（Value Function）
    衡量某个状态或动作在长期来看有多好，通常用于指导策略优化。

  6. 环境（Environment）
    智能体所处的外部系统，例如：游戏世界、交通场景、现实物理环境。

强化学习交互过程：

在时间步 (t)，智能体在状态 (s_t) 下采取动作 (a_t)，环境给出奖励 (r_t)，并转移到下一个状态 (s_{t+1})。
目标是最大化长期累积奖励：

Gt=∑k=0∞γkrt+k+1G_t = \sum_{k=0}^{\infty} \gamma^k r_{t+k+1}

其中：

  • ( \gamma \in [0,1] )：折扣因子，决定未来奖励的重要性。
  • ( r_{t+k+1} )：在未来第 (k+1) 步获得的奖励。

3. 强化学习的基本方法

3.1 策略迭代（Policy Iteration）

强化学习的基本思路是通过不断改进策略来提升长期回报。典型方法包括：

  • 值迭代（Value Iteration）：基于价值函数更新策略。
  • 策略迭代（Policy Iteration）：交替进行策略评估和策略改进。

3.2 Q-learning

Q-learning 是最经典的强化学习算法之一，它通过学习动作-价值函数来选择最优动作。

Q函数定义为：

Q(s,a)=E[rt+γmax⁡a′Q(s′,a′)∣s,a]Q(s, a) = \mathbb{E}[r_t + \gamma \max_{a'} Q(s', a') \mid s, a]

其中：

  • ( s )：当前状态
  • ( a )：当前动作
  • ( s' )：下一状态
  • ( a' )：下一动作
  • ( \gamma )：折扣因子

Q-learning 的更新公式为：

Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmax⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha \big[ r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a) \big]

其中 ( \alpha ) 为学习率。

4. 深度强化学习：DQN

随着深度学习的发展，研究人员提出了深度Q网络（Deep Q-Network, DQN），用神经网络近似Q函数，从而在高维状态空间（如像素级别的图像）中表现出强大的学习能力。

DQN的核心改进：

  1. 经验回放（Experience Replay）：将历史经验存储在记忆库中，随机采样训练，减少样本间的相关性。
  2. 目标网络（Target Network）：引入一个延迟更新的目标网络，保持训练稳定性。

DQN首次在Atari游戏中实现突破性成果，智能体仅通过像素输入，就学会了接近人类水平的游戏玩法。

5. 强化学习的应用场景

  1. 游戏智能体：AlphaGo、AlphaZero、Dota2 AI、星际争霸AI。
  2. 自动驾驶：通过模拟环境训练车辆的决策能力。
  3. 机器人控制：机械臂抓取、行走、避障。
  4. 推荐系统：根据用户行为长期优化推荐策略。
  5. 医疗：个性化治疗方案推荐、药物剂量控制。

6. 使用Python实现简单的Q-learning

下面是一个基于Q-learning的简化示例（格子世界环境）：

import numpy as np

# 环境参数
n_states = 6  # 状态数
actions = [0, 1]  # 0: 左移, 1: 右移
epsilon = 0.9     # ε-贪婪
alpha = 0.1       # 学习率
gamma = 0.9       # 折扣因子
episodes = 20

# 初始化Q表
Q = np.zeros((n_states, len(actions)))

def choose_action(state):
    if np.random.uniform() < epsilon:
        return np.argmax(Q[state, :])  # 利用
    else:
        return np.random.choice(actions)  # 探索

def get_env_feedback(state, action):
    if action == 1:  # 向右
        if state == n_states - 2:
            return 'terminal', 1
        else:
            return state + 1, 0
    else:  # 向左
        return max(0, state - 1), 0

# Q-learning 主循环
for episode in range(episodes):
    state = 0
    while state != 'terminal':
        action = choose_action(state)
        next_state, reward = get_env_feedback(state, action)
        if next_state != 'terminal':
            Q[state, action] += alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
            state = next_state
        else:
            Q[state, action] += alpha * (reward - Q[state, action])
            break

print("训练后的Q表：\n", Q)

7. 总结

强化学习（RL）通过试错学习策略，优化智能体在环境中的行为，目标是最大化长期奖励。从Q-learning到深度Q网络（DQN），强化学习已经在游戏、机器人、自动驾驶等领域取得巨大成功。它的核心价值在于：让机器自主学习如何在复杂环境中做决策。

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