《强化学习》中的第10章：基于函数逼近的同轨策略控制
作者：互联网
前言： 本次笔记对《强化学习（第二版）》第十章进行概括性描述。
以下概括都是基于我个人的理解，可能有误，欢迎交流：piperliu@qq.com。
正文很短的一章，是对于第九章的延续。
第九章中，我们用函数逼近的方法为
V
(
S
)
V(S)
V(S)估值，而第十章中，我们用同样的思想为
q
π
(
s
,
a
)
q_\pi(s,a)
qπ(s,a)估值。但是具体内容上，又是大不同的。
10.1 - 10.2
这两节内容为：
- 10.1 分幕式半梯度控制
- 10.2 半梯度 n 步 Sarsa
这两节是第9章内容延续，没有什么好说的。在程序实现中，值得强调的有两点：
- 从第9章开始，我们假设了
w
w
w与目标向量
v
v
v或
q
q
q间是
线性关系，因此可以把 w w w理解成“权重”，寻找最优动作时，找权重最大的就可以了； -
瓦片编码，在第9章中，我们对状态 s s s瓦片编码，而第10章中，我们对 [ s , q ] [s,q] [s,q]进行瓦片编码。如此，就与表格有所不同。换句话说，如果不进行瓦片编码，那么将面临这个大问题：单纯对(s,a)进行聚合，与表格型求解无差别，(s,a)间是解耦。因此，使用瓦片编码，使(s,a)间耦合。
以上，是我看了很久 Shantong Zhang （Sutton 学生，官方认可的代码）的代码后得出的结论。
瓦片编码采用了哈希方法，由 Sutton 本人制作 python3 文件：http://incompleteideas.net/tiles/tiles3.py-remove
10.3 - 10.5
这三节内容为：
- 10.3 平均收益：持续性任务中的新的问题设定
- 10.4 弃用折扣
- 10.5 差分半梯度 n 步 Sarsa
为了解决持续性问题的控制问题，10.3与10.4 引出了平均收益、差分回报与差分价值函数的概念，并且在数学上证明了：持续性问题中折扣的无用性。 这个证明是基于MDP的便利性假设的。
与权重 w w w同，平均收益虽然客观存在，但是不可知。因此平均收益也是需要更新的，这个过程也需要定义步长。
对练习题解的补充
练习10.6很有趣。解答参见：https://github.com/PiperLiu/Reinforcement-Learning-practice-zh/tree/master/resources中的RL-An Introdction exercises Solution.pdf。
tip: 我知道了什么叫
同余方程。
这里解释一下，为什么 V ( A ) = − R ‾ + V ( B ) V(A) = -\overline{R} + V(B) V(A)=−R+V(B)。
我的理解是这样的：
lim t → 0 δ t = 0 \lim_{t \to 0} \delta_t = 0 t→0limδt=0
而
δ t = R t + 1 − R ‾ t + 1 + v ^ ( S t + 1 , w t ) − v ^ ( S t , w t ) \delta_t = R_{t+1} - \overline{R}_{t+1} + \hat{v}(S_{t+1}, w_t) - \hat{v}(S_t,w_t) δt=Rt+1−Rt+1+v^(St+1,wt)−v^(St,wt)
结合例题中的情况则是：
0 = 0 − 1 3 + V ( B ) − V ( A ) 0 = 0 - \frac{1}{3} + V(B) - V(A) 0=0−31+V(B)−V(A)
有关 V ( C ) V(C) V(C)的式子同理。
练习10.7同样很有趣。但是 Bryn Elesedy 提供的答案中，有处笔误。
原文如下：
Now to compute the differential state values we write
V
(
S
;
γ
)
=
lim
h
→
∞
∑
t
=
0
h
γ
t
(
E
[
R
t
+
1
∣
S
0
=
s
]
−
R
ˉ
)
V(S; \gamma) = \lim_{h\to \infty} \sum_{t=0}^h \gamma^t \left( \mathbb{E}[R_{t+1} \vert{} S_0 = s] - \bar{R} \right)
V(S;γ)=h→∞limt=0∑hγt(E[Rt+1∣S0=s]−Rˉ)
then
V ( A ; γ ) = 1 − R ˉ + γ V ( A ; γ ) V ( A ; γ ) = − R ˉ + γ V ( B ; γ ) \begin{aligned} V(A; \gamma) &= 1 - \bar{R} + \gamma V(A; \gamma) \\ V(A; \gamma) &= - \bar{R} + \gamma V(B; \gamma) \end{aligned} V(A;γ)V(A;γ)=1−Rˉ+γV(A;γ)=−Rˉ+γV(B;γ)
so
V ( A ; γ ) = 1 2 ( 1 − γ ) − γ 2 V ( A ; γ ) V(A; \gamma) = \frac12 ( 1 - \gamma ) - \gamma^2 V(A; \gamma) V(A;γ)=21(1−γ)−γ2V(A;γ)
我对其的修改与解释如下：
在例题的情况中，因为原差分回报公式 G t ( f o r m u l a 10.9 ) G_t(formula \; 10.9) Gt(formula10.9)的定义不使用，因此对于状态的价值，本题中采用：
V ( S ; γ ) = lim h → ∞ ∑ t = 0 h γ t ( E [ R t + 1 ∣ S 0 = S ] − R ˉ ) V(S; \gamma) = \lim_{h\to \infty} \sum_{t=0}^h \gamma^t \left( \mathbb{E}[R_{t+1} \vert{} S_0 = S] - \bar{R} \right) V(S;γ)=h→∞limt=0∑hγt(E[Rt+1∣S0=S]−Rˉ)
那么，由上式，可得：
V ( B ; γ ) = lim h → ∞ ∑ t = 0 h γ t ( E [ R t + 1 ∣ S 0 = B ] − R ˉ ) = lim h → ∞ γ 0 ( E [ R 1 ∣ S 0 = B ] − R ˉ ) + lim h → ∞ ∑ t = 1 h γ t ( E [ R t + 1 ∣ S 0 = B ] − R ˉ ) = 1 − R ˉ + γ V ( A ; γ ) V ( A ; γ ) = − R ˉ + γ V ( B ; γ ) \begin{aligned} V(B; \gamma) &= \lim_{h\to \infty} \sum_{t=0}^h \gamma^t \left( \mathbb{E}[R_{t+1} \vert{} S_0 = B] - \bar{R} \right) \\ & = \lim_{h\to \infty} \gamma^0 (\mathbb{E}[R_{1} \vert{} S_0 = B] - \bar{R}) + \lim_{h\to \infty} \sum_{t=1}^h \gamma^t \left( \mathbb{E}[R_{t+1} \vert{} S_0 = B] - \bar{R} \right)\\ & = 1 - \bar{R} + \gamma V(A; \gamma) \\ V(A; \gamma) &= - \bar{R} + \gamma V(B; \gamma) \end{aligned} V(B;γ)V(A;γ)=h→∞limt=0∑hγt(E[Rt+1∣S0=B]−Rˉ)=h→∞limγ0(E[R1∣S0=B]−Rˉ)+h→∞limt=1∑hγt(E[Rt+1∣S0=B]−Rˉ)=1−Rˉ+γV(A;γ)=−Rˉ+γV(B;γ)
解二元一次方程组：
V ( A ; γ ) = 1 2 ( 1 − γ ) − γ 2 V ( A ; γ ) V(A; \gamma) = \frac12 ( 1 - \gamma ) - \gamma^2 V(A; \gamma) V(A;γ)=21(1−γ)−γ2V(A;γ)
练习10.8很生动、巧妙地告诉我们，使用书上式子10.10对
R
ˉ
\bar{R}
Rˉ进行更新，“Once
R
ˉ
\bar{R}
Rˉ
gets to the correct value it never leaves”。
标签：Rt,10,bar,vert,逼近,lim,同轨,mathbb,gamma 来源： https://blog.51cto.com/u_15279775/2937874