蘑菇书（EasyRL）学习笔记（3）

        学习（learning）和规划（planning）是序列决策的两个基本问题。如下图所示，在强化学习中，环境初始时是未知的，智能体不知道环境如何工作，它通过不断地与环境交互，逐渐改进策略。

        在规划中，环境是已知的，智能体已经掌握了环境的所有规则和运行机制。它可以在不与环境交互的情况下，通过计算预先模拟出一个完美的模型。也就是说，智能体只需要知道当前的状态，就可以开始推演未来的变化，找到解决问题的最佳方案。 

        例如，如下图所示的游戏中，我们明确知道规则。如果选择左边，环境会发生什么变化是完全确定的。因此，智能体可以通过这些已知规则在脑海中“演练”整个决策过程，而无需实际操作或试验。

        这种方法是强化学习的一种常见思路。首先，智能体需要学习环境的运行方式，构建一个“环境模型”。然后，它利用这个模型来进行规划，模拟出一系列动作，从而找到实现目标的最优路径。简单来说，就是“先弄清规则，再靠模拟找到最优解”。

 规划

2.1、 探索和利用的含义

• 探索：尝试不同的动作，从而了解哪些动作可能带来更高的奖励。探索的过程通常是通过“试错”来完成的。

        比如，你想找一家好餐馆，就需要去尝试新的餐馆。

• 利用：选择已经知道可以带来高奖励的动作，而不去尝试新的动作。

        比如，你去了一家自己喜欢的餐馆，因为你知道它的菜很好吃。

2.2、 探索与利用的权衡

• 探索帮助你发现可能更优的策略，但短期内可能收益较低。

• 利用可以让你直接获得较高的即时奖励，但可能错过更好的策略。

举个例子：

选择餐馆：探索是尝试新的餐馆，可能会找到一家更好的，也可能踩雷；利用是直接去熟悉的餐馆，确保好吃但少了惊喜。

玩游戏：探索是尝试新策略，可能学到更强的招式；利用是重复使用熟悉的策略，但可能无法应对某些对手。

2.3、 强化学习的探索与利用问题

        强化学习中，奖励往往在多步动作之后才能观察到。为简化讨论，我们先看单步奖励的情形：
        假设有多个动作（如选择不同的餐馆），目标是通过尝试找到能带来最大奖励的动作。

2.4、 K-臂赌博机模型

如下图所示，K-臂赌博机是一种理论模型，用来研究探索与利用的平衡：

• 有 K 个摇臂，每个摇臂对应一个奖励概率，但你并不知道哪个摇臂奖励最高。

• 目标是通过有限的尝试次数，尽可能获得更多奖励。

在这种模型中：

• 纯探索策略：轮流尝试每个摇臂，估计每个摇臂的奖励概率。

  • 优点：能很好地估计摇臂的奖励。

  • 缺点：浪费了很多尝试机会，无法充分利用奖励更高的摇臂。

• 纯利用策略：总是选择当前奖励最高的摇臂。

  • 优点：能快速获得高奖励。

  • 缺点：可能错过真正最优的摇臂。

2.5、 探索与利用的矛盾

• 探索需要花时间去“试错”，可能牺牲短期奖励。

• 利用则专注于当前的最优选择，可能错失长期收益。

• 在有限的尝试次数中，要想获得最大累计奖励，必须在探索和利用之间找到一个折中。

总结：探索是为了了解环境，利用是为了获得奖励。在强化学习中，如何平衡探索与利用是一个关键问题。

                强化学习是一个结合理论和实践的机器学习分支。要想深入学习强化学习，既需要掌握其算法背后的数学原理，也需要通过实践去实现和验证这些算法的效果。

3.1、 理论与实践相结合

• 理论部分：理解强化学习中涉及的数学模型（如马尔可夫决策过程、动态规划）和关键算法（如 Q-learning、深度 Q 网络）。
• 实践部分：通过实验来验证算法是否有效，这也是强化学习学习过程中的重要环节。

3.2、 实践中的工具与实现

        强化学习实践可以通过编程来实现，目前已有许多成熟的深度学习框架和工具可以辅助实现算法：

• 常用框架：

  • PyTorch：灵活、高效，适合快速迭代开发。

  • TensorFlow：功能强大，支持分布式训练，适合大型项目。

  • Keras：易用性高，适合入门。

• 优势：这些工具封装了底层的数学运算和优化过程，开发者可以专注于算法的实现，而不需要从零开始“造轮子”。

3.3、 如何高效学习和实践

• 选择框架：熟练掌握两三种框架即可实现大部分强化学习功能，无需全部精通。

• 动手实践：将强化学习算法应用于不同实验环境，如 OpenAI Gym 提供的标准强化学习环境，进行算法调试和效果评估。

• 理论验证：在实验中观察算法行为是否符合理论预期，同时改进算法以提升效果。

通过理论与实践的结合，可以更好地理解强化学习的本质，并能灵活应用到实际问题中。

3.4、Gym 的基本介绍

• Gym 是什么：一个环境仿真库，用于测试和开发强化学习算法。

        提供多种环境，例如 Atari 游戏和机器人控制等。

        包括离散控制（如向上、向下动作）和连续控制（如机器人行走的角度调整）。

• 版本问题：Gym 0.26.0 及之后的版本可能与旧代码不兼容，因此建议安装 0.25.2 版本：

• 图形界面依赖：需要安装 库来显示图形界面：

3.4.1、Gym 的核心功能

        以下是 Gym 的几个关键方法和属性：

• 初始化环境：

• 随机选择动作：

• 执行动作：

1. ：观测到的状态（如屏幕像素值或物置）。
2. ：该动作的即时奖励。
3. ：布尔值，表示游戏是否结束。
4. ：额外调试信息（正式评测时不能使用）。

• 显示界面

• 关闭环境：

3.4.2、 完整代码示例

以 环境为例：

输出示例：

• 每一行是一个观测状态， 环境的状态是一个四维向量。

 

3.4.3、 环境的注册和查看

Gym 提供了许多预定义的环境，可以用以下代码查看所有已注册的环境：

输出示例： 

3.4.4、环境的观测空间和动作空间

• 观测空间：描述环境的状态信息，例如屏幕像素或物置。

        可以是离散的（有限取值）或连续的（无限取值）。

• 动作空间：描述智能体可以采取的动作，例如左右移动。

        通过 查看动作空间类型。

        通过 从动作空间中随机取样。

3.4.5、 总结

• Gym 提供了一个标准化的接口，使得我们可以快速进行强化学习算法的实验。

• 通过 方法可以模拟强化学习的基本流程，即 S→A→R→S′。

• 学习如何使用 Gym 的各种环境，是强化学习实践的重要基础。

3.5、小车上山任务 (MountainCar-v0)

3.5.1、任务介绍

• 任务目标：让小车利用左右移动的加速冲上山坡。

• 观测空间：描述环境状态的值范围和维度。

  • 是一个长度为 2 的数组，表示小车的位置和速度。

  • 类型为 ，即连续值。

• 动作空间：智能体可以执行的动作。

  • 动作有 3 种，分别为向左加速、保持不动和向右加速。

  • 类型为 ，即离散值。

3.5.2、代码实现与可视化

1. 环境初始化与空间信息打印

2. 智能体定义 

 3、智能体与环境交互

4. 环境交互与轨迹可视化

5. 性能评估

输出示例

1. 环境信息：

2. 回合奖励：

3. 轨迹图：

   图表显示了小车在回合中的水平位置变化，红色虚线表示目标位置。

1. 平均回合奖励：

总结

1. 环境操作方法：

   • ：重置环境。
   • ：执行动作，获取反馈。
   • ：显示图形界面。
   • ：关闭环境。

2. 性能评估：

   • 学术界一般使用连续 100 回合的平均回合奖励作为性能指标。
   • 本例中，智能体在 MountainCar-v0 的表现接近任务解决标准（-110）。

4.1、基本概念

• 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：
  智能体与复杂且不确定的环境交互，尝试使获得的奖励最大化的算法。

• 动作（Action）：
  智能体基于当前状态输出给环境的行为。

• 状态（State）：
  智能体从环境中获取的信息，用于感知当前环境。

• 奖励（Reward）：
  环境给予智能体的反馈信号，指示某个动作的价值以及奖励大小。

• 探索（Exploration）：
  尝试新的动作，可能获取更高奖励，也可能失败。

• 利用（Exploitation）：
  重复执行已知能够获得最大奖励的动作。

4.2、扩展概念

• 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）：
  使用神经网络拟合价值函数或策略网络，端到端学习方法，无需手动设计特征。

• 全观测和部分观测：

  1. 全部可观测（Full Observability）： 智能体的状态等价于环境状态。
  2. 完全可观测（Fully Observed）： 智能体可观察到环境的所有状态。
  3. 部分可观测（Partially Observed）： 智能体无法观察到环境的全部状态。

• 部分可观测马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Process, POMDP）：
  马尔可夫决策过程的扩展，假设智能体仅能获得部分观测值，但仍满足马尔可夫性质。

4.3、动作空间

• 动作空间（Action Space）：
  环境中智能体可采取的动作。
  1. 离散动作空间（Discrete Action Space）： 动作数量有限。
  2. 连续动作空间（Continuous Action Space）： 动作数量无限或连续变化。

4.4、算法分类

• 基于策略的（Policy-based）：
  强化学习直接优化策略，制定最优动作以获得最大奖励。

• 基于价值的（Value-based）：
  通过维护价值表或价值函数，选择能使价值最大化的动作，而不显式制定策略。

4.5、模型结构

• 有模型（Model-based）：
  学习状态转移模型，用于决策。

• 免模型（Model-free）：
  不估计状态转移，直接学习价值函数或策略网络来进行决策。

1-1 强化学习的基本结构是什么？
答：强化学习的基本结构包括智能体、环境、状态、动作和奖励。智能体通过与环境交互来学习如何做决策，从而最大化奖励。
例子： 例如，在玩棋类游戏时，智能体（棋手）在每个状态（棋盘布局）下选择一个动作（下棋），并根据对手的反应获得奖励（赢得一局或输掉一局）。

1-2 强化学习相对于监督学习为什么训练过程会更加困难？
答：强化学习的训练过程依赖于与环境的交互，奖励可能延迟且不确定，因此智能体需要通过不断尝试来探索最佳策略。而监督学习使用的是已有的标注数据，训练过程较为直接。
例子： 在强化学习中，智能体可能在多次尝试后才知道是否采取了好的动作，而监督学习则可以通过现成的标签直接进行训练。

1-3 强化学习的基本特征有哪些？
答：强化学习的基本特征包括：探索与利用的平衡、状态与动作的反馈、奖励的延迟性和不确定性、长期决策。
例子： 一个机器人学习如何在迷宫中找到出口时，它需要在“尝试新的路线”与“重复成功的路线”之间做出选择，这就是探索与利用的平衡。

1-4 近几年强化学习发展迅速的原因有哪些？
答：强化学习发展迅速的原因包括计算能力的提升、大规模数据的获取、深度学习的结合以及成功的应用实例（如AlphaGo）。
例子： AlphaGo的成功展示了强化学习在复杂决策中的应用，深度学习技术使得强化学习在大规模游戏和实际应用中得以实现。

1-5 状态和观测有什么关系？
答：状态是环境的真实描述，观测是智能体基于当前状态获取的部分信息。
例子： 在自动驾驶中，状态可能包括车辆的速度、位置和周围环境，而观测则是智能体通过摄像头或传感器得到的部分信息，比如看到的路标或行人。

1-6 一个强化学习智能体由什么组成？
答：一个强化学习智能体由感知器（获取状态或观测）、决策器（选择动作）、执行器（执行动作）和学习机制（调整策略）组成。
例子： 一个玩游戏的AI智能体，感知器是它看到的屏幕，决策器是它的算法，用来选择下一步的动作，执行器是它在屏幕上操作的动作，而学习机制则是它不断调整策略的部分。

1-7 根据强化学习智能体的不同，我们可以将其分为哪几类？
答：强化学习智能体可以分为基于策略的、基于价值的、以及基于模型的智能体。
例子： 基于策略的智能体直接学习如何选择动作（如强化学习中的策略梯度方法）；基于价值的智能体通过评估每个状态的价值来做决策（如Q-learning）；基于模型的智能体学习环境的模型来进行规划（如深度强化学习中的模型预测控制）。

1-8 基于策略迭代和基于价值迭代的强化学习方法有什么区别？
答：基于策略迭代通过不断优化策略来求解最优策略，而基于价值迭代通过更新每个状态的价值来求解最优策略。
例子： 在基于策略迭代中，智能体先制定一个策略，然后不断改善它；在基于价值迭代中，智能体先估计每个状态的价值，然后根据这些估值来选择动作。

1-9 有模型学习和免模型学习有什么区别？
答：有模型学习通过学习环境的转移模型来做决策，而免模型学习直接通过学习价值函数或策略来做决策，不需要估计环境转移。
例子： 有模型学习就像你预先知道天气变化规律，可以计划未来几天的行动；免模型学习则是你每次都需要根据当前天气直接做出决策，而不考虑未来的天气。

1-10 如何通俗理解强化学习？
答：强化学习是通过智能体与环境的互动，尝试不同的动作来学习如何获得最大奖励。它类似于小孩通过玩游戏、做实验不断调整自己的策略，最终获得更好的结果。
例子： 想象一个小孩在玩一个新游戏，开始时不清楚怎么玩，但随着尝试和获得反馈，他会逐步学会最有效的游戏策略。

1-1 请用一句话谈一下你对于强化学习的认识？
答：强化学习是让智能体通过与环境交互、试错的方式，学习如何最大化长期奖励。
例子： 就像是小孩学会骑自行车，经过多次摔倒和尝试，逐渐掌握了骑行技巧。

1-2 强化学习、监督学习和无监督学习有什么区别？
答：强化学习通过与环境交互学习最优策略，监督学习通过标签数据学习映射关系，无监督学习通过数据中的潜在模式进行学习。
例子： 监督学习就像是老师给出题目和答案，强化学习像是小孩自己通过试错找到答案，而无监督学习像是小孩通过观察现象来自己总结规律。

1-3 强化学习的使用场景有哪些？
答：强化学习常用于需要决策和长期规划的场景，如游戏（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶、推荐系统等。
例子： 在自动驾驶中，智能体（车）需要根据实时交通情况决定行驶路径，这正是强化学习的应用场景。

1-4 强化学习中所谓的损失函数与深度学习中的损失函数有什么区别？
答：强化学习中的损失函数与奖励信号相关，通过优化策略来最大化长期奖励；而深度学习中的损失函数通常是优化预测误差。
例子： 在深度学习中，我们优化的是预测误差；而在强化学习中，我们优化的是智能体的策略，使得它能够获得更多的奖励。