文末送书如何使用深度强化学习算法解决实际问题.docxVIP

文末送书如何使用深度强化学习算法解决实际问题

在使用深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）算法解决实际问题的过程中，明确任务需求并初步完成问题定义后，就可以为相关任务选择合适的DRL算法了。

以DeepMind的里程碑工作AlphaGo为起点，每年各大顶级会议DRL方向的论文层出不穷，新的DRL算法如雨后春笋般不断涌现，大有“乱花渐欲迷人眼”之势。

然而，落地工作中的算法选择并不等同于在这个急剧膨胀的“工具箱”中做大海捞针式的一对一匹配，而是需要根据任务自身的特点从DRL算法本源出发进行由浅入深、粗中有细的筛选和迭代。

在介绍具体方法之前，笔者先尝试按照自己的理解梳理近年来DRL领域的发展脉络。

1DRL算法的发展脉络

尽管DRL算法已经取得了长足进步，但笔者认为其尚未在理论层面取得质的突破，而只是在传统强化学习理论基础上引入深度神经网络，并做了一系列适配和增量式改进工作。

总体上，DRL沿着Model-Based和Model-Free两大分支发展。

前者利用已知环境模型或者对未知环境模型进行显式建模，并与前向有哪些信誉好的足球投注网站（LookAheadSearch）和轨迹优化（TrajectoryOptimization）等规划算法结合达到提升数据效率的目的。

作为当前学术界的研究热点，Model-BasedDRL尚未在实践中得到广泛应用，这是由于现实任务的环境模型通常十分复杂，导致模型学习的难度很高，并且建模误差也会对策略造成负面影响。

在笔者看来，任何Model-FreeDRL算法都可以解构为“基本原理—探索方式—样本管理—梯度计算”的四元核心组件。

其中按照基本原理，Model-Free?DRL又存在两种不同的划分体系，即Value-Based和Policy-Based，以及Off-Policy和On-Policy。

如图1所示，DQN、DDPG和A3C作为这两种彼此交织的划分体系下的经典算法框架，构成了DRL研究中的重要节点，后续提出的大部分新算法基本都是立足于这三种框架，针对其核心组件所进行的迭代优化或者拆分重组。

图1?Model-FreeDRL的发展脉络和四元核心组件解构方法

图1中几个关键术语的解释是：

Off-Policy指算法中采样策略与待优化策略不同；

On-Policy指采样策略与待优化策略相同或差异很小；

Value-Based指算法直接学习状态-动作组合的值估计，没有独立策略；

Policy-Based指算法具有独立策略，同时具备独立策略和值估计函数的算法又被称为Actor-Critic算法。

关于上述Model-Free?DRL算法的四元核心组件，其中：

基本原理层面依然进展缓慢，但却是DRL算法将来大规模推广的关键所在；

探索方式的改进使DRL算法更充分地探索环境，以及更好地平衡探索和利用，从而有机会学到更好的策略；

样本管理的改进有助于提升DRL算法的样本效率，从而加快收敛速度，提高算法实用性；

梯度计算的改进致力于使每一次梯度更新都更稳定、无偏和高效。

总体而言，DRL算法正朝着通用化和高效化的方向发展，期待未来会出现某种“超级算法”，能够广泛适用于各种类型的任务，并在绝大多数任务中具有压倒式的性能优势，同时具备优秀的样本效率，从而使算法选择不再是问题。

▼

本文摘自《深度强化学习落地指南》一书，欢迎阅读此书了解更多关于深度强化学习落地的内容。