理解策略和价值函数强化学习

Posted 2023-04-12

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【中文标题】理解策略和价值函数强化学习【英文标题】：Understanding policy and value functions reinforcement learning 【发布时间】：2017-05-24 11:42:18 【问题描述】：

你有一个策略，它实际上是我所有状态的动作概率分布。价值函数决定了获得最高回报的最佳行动方案。

所以我有一个随机策略。我得到了价值函数。我根据价值函数用新的分布更新我的策略。我得到了这个新更新政策的价值函数并再次重新评估。

根据这个定义，我很难理解价值迭代是如何工作的，我认为这是对价值函数是什么的误解。

价值函数不是最好的行动方案吗？它只是决定奖励的行动方案吗？策略迭代是否只是寻找一个提供比当前奖励更高奖励的价值函数，然后立即更新，从而为我的状态（新策略）提供新的动作分布，然后对其每个状态迭代执行此操作直到收敛?

在这种情况下，值迭代是否会在序列中的每个状态下寻找单个最佳可能操作（而不是更好的操作）？我在这里很难理解为什么一个不会更新政策？

我对政策和价值函数等的理解是否正确？

非常感谢！

我认为我对政策的理解肯定是不正确的：如果政策只是对我所在州的所有可能行动的分布，那么我不完全确定“更新”意味着什么。如果它只是简单地更新分布，那么如果它使用“更糟糕”的分布，那么值迭代究竟如何工作，因为初始化时策略最初不是随机的？我无法理解这些如何收敛并同样好？

【问题讨论】：

您在多个帖子中提出多个问题，而不是一个单一的整体问题。 【参考方案1】：

你有一个策略，它实际上是我所有状态的动作概率分布。

是的

价值函数决定了获得最高回报的最佳行动方案。

没有。价值函数告诉您，对于给定的策略，在状态 s 中采取行动 a 的预期累积奖励是多少。

暂时忘记价值迭代和策略迭代。您应该尝试了解的两件事是政策评估和政策改进。

在策略评估中，您计算给定策略的状态价值函数（它告诉您处于某个状态然后根据该策略执行的预期累积奖励）。对于每个状态，您查看所有相邻状态并计算该状态中策略的预期值（按策略概率计算的邻居值的加权总和）。您必须一遍又一遍地遍历所有执行此操作的状态。这会在该策略的真实状态值函数的极限处收敛（实际上，当变化变小时就停止）。

在策略改进中，您检查状态-价值函数并询问在每个状态下，根据价值函数我可以采取的最佳行动是什么？当前策略采取的行动可能不会导致最高价值的邻居。如果不是这样，我们可以通过采取行动接触更好的邻居来轻松制定更好的政策。产生的新政策更好（或者最坏的情况相同）。

策略迭代只是重复的策略评估和策略改进。

在值迭代中，您会截断评估步骤。因此，您不必遵循完整的评估过程来收敛，而是执行查看相邻状态的一步，而不是根据策略进行期望，而是通过存储最大相邻值来立即进行策略改进。评价和改进是混在一起的。你一遍又一遍地重复这个弄脏的步骤，直到值的变化非常小。为什么会收敛的主要思想是相同的；您正在评估政策，然后对其进行改进，直到无法再改进为止。

您可以通过多种方式来理解政策和价值迭代。您可以在强化学习：简介第 2 版中阅读有关此评估和改进框架的更多信息。我省略了一些关于折扣的重要细节，但希望现在整体情况更加清晰。

【讨论】：

【参考方案2】：

编辑：***很好地解释了这一切https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process#Value_iteration

Sutton 也有关于这个主题的大量资源，其解释也比下面更好：

http://incompleteideas.net/sutton/book/ebook/node34.html
http://incompleteideas.net/sutton/book/ebook/node43.html
http://incompleteideas.net/sutton/book/ebook/node44.html

我无法通过措辞来判断，但我认为您将价值功能和政策混淆了。

价值函数为您提供每个状态的价值。使用贝尔曼方程，它看起来像这样。

V(S) = max_a[R(s,a) + gamma * ∑_s'T(s,a,s')V(s')]

在特定状态的价值是给你奖励的最大行动加上折扣奖励。请注意，它有一个max 而不是argmax。这是因为它给了你价值。

另一方面，策略是给定策略的预期折扣奖励的 argmax。策略返回最佳动作，而价值函数给出状态的值。策略函数如下所示：

optimal_policy(s) = argmax_a ∑_s'T(s,a,s')V(s')

最佳策略将朝着产生最高价值的行动前进，正如您在 argmax 中看到的那样。

考虑到这一点，值迭代将从每个状态的初始实用程序开始，然后运行：

V_t+1(s) = R(s) + gamma * max_a (∑_s'T(s,a,s')V_t(s'))

其中 t 是时间步长，s' 是下一个可能的状态。这将收敛，因为奖励是状态的“真相”，将我们拉向正确的方向。有一些定理可以证明这一点，但这超出了问题的范围。

另一方面，策略迭代如下所示：

optimal_policy_t+1(s) = argmax_a (∑_s' T(s,a,s')V_t(s'))