1、背景介紹

學習和推理是人類智慧最重要的體現，為了使計算機也能夠像人一樣學習和決策，機器學習技術應運而生。機器學習利用計算機來模擬和實現人類學習和解決問題的過程，計算機系統通過不斷自我改進和學習，自動獲取知識並作出相應的決策、判斷或分析。機器學習是人工智慧的一個重要的研究領域，根據是否從系統中獲得反饋，可以把機器學習分為有監督、無監督和強化學習三大類。

監督學習也稱有導師學習，給定系統一組輸入時，需要給定一組對應的輸出，系統在一種已知輸入-輸出資料集的環境習學習。與監督學習相反的是無監督學習，也稱無導師學習。無監督學習中，只需要給定一組輸出，不需要給定對應的輸出，系統自動根據給定輸入的內部結構來進行學習。有監督和無監督的機器學習模式可以解決絕大多數的機器學習問題，但這兩種機器學習模式同人類學習、生物進化的過程有很大的不同。生物的進化是一種主動對環境進行試探，並根據試探後，環境反饋回來的結果進行評價、總結，以改進和調整自身的行為，然後環境會根據新的行為作出新的反饋，持續調整的學習過程。體現這一思想的學習模式在機器學習領域稱為強化學習（Reinforcement Learning， RL），又稱增強學習。因此，強化學習是一種痛有監督學習、無監督學習並列的機器學習模式。

2、強化學習系統

整個強化學習系統由智慧體（Agent）、狀態（State）、獎賞（Reward）、動作（Action）和環境（Environment）五部分組成，系統示意圖如下圖所示。

智慧體（Agent）：Agent是整個強化學習系統核心。它能夠感知環境的狀態（State），並且根據環境提供的強化訊號（Reward Si），通過學習選擇一個合適的動作（Action），來最大化長期的Reward值。簡而言之，Agent就是根據環境提供的Reward做為反饋，學習一系列的環境狀態（State）到動作（Action）的對映，動作選擇的原則是最大化未來累積的Reward的概率。選擇的動作不僅影響當前時刻的Reward，還會影響下一時刻甚至未來的Reward，因此，Agent在學習過程中的基本規則是：如果某個動作（Action）帶來了環境的正回報（Reward），那麼這一動作會被加強，反之則會逐漸削弱，類似於物理學中條件反射原理。

環境（Environment）：環境會接收Agent執行的一系列的動作（Action），並且對這一系列的動作的好壞進行評價，並轉換成一種可量化的（標量訊號）Reward反饋給Agent，而不會告訴Agent應該如何去學習動作。Agent只能靠自己的歷史（History）經歷去學習。同時，環境還像Agent提供它所處的狀態（State）資訊。環境有完全可觀測（Fully Observable）和部分可觀測（Partial Observable）兩種情況。

獎賞（Reward）：環境提供給Agent的一個可量化的標量反饋訊號，用於評價Agent在某一個時間步（time Step）所做action的好壞。強化學習就是基於一種最大化累計獎賞假設：強化學習中，Agent進行一系列的動作選擇的目標是最大化未來的累計獎賞（maximization of future expected cumulative Reward）。

歷史（History）：歷史就是Agent過去的一些列觀測、動作和reward的序列資訊: Ht = S1,R1,A1,.......At-1,St,Rt。 Agent根據歷史的動作選擇，和選擇動作之後，環境做給出的反饋和狀態，決定如何選擇下一個動作（At）。

狀態（State）：狀態指Agent所處的環境資訊，包含了智慧體用於進行Action選擇的所有資訊，它是歷史（History）的一個函式：St = f（Ht）。

可見，強化學習的主體是Agent和環境Environment。Agent為了適應環境，最大化未來累計獎賞，做出的一些列的動作，這個學習過程稱為強化學習。

3、強化學習的基本要素

一個強化學習系統，除了Agent和環境（Environment）之外，還包括其他四個要素：策略（Policy，P）、值函式（Value Function，V）、回報函式（Reward Function ，R）和環境模型（Environment Model），其中，環境模型是可以有，也可以沒有（Model Free）。這四個要素之間的關係如下圖所示。

策略（Policy）：表示狀態到動作的對映。策略的表示式如下。

定義Agent在t時刻的行為方式，直接決定Agent的行動，是整個強化學習系統的核心。策略pi : S X A -> [0,1]或者pi： S -> A，表示在狀態S下選擇動作A的概率，其中，S代表Agent所有狀態State的集合（狀態空間），A代表Agent所有動作集合（動作空間）。在任意的狀態（State）下，存在由策略pi組成了策略集合F，任意策略pi屬於F，在策略集合存在一個使問題具有最優效果的策略pi*，稱為最優策略，強化學習的目的尋找最優的策略pi*。

回報函式（Reward Function）：定義了強化學習問題的目標，Agent通過一些列的策略（Policy）選擇，最終通過回報函式對映到一個Reward訊號，產生關於一個動作好會的評價。Reward訊號是一個標量，一般採用正數表示獎賞，負數表示懲罰。

值函式（Value Function）：回報函式計算當前的策略的好壞，但沒法衡量策略未來的好壞，因此，通過值函式（Value Function）來預測未來的Reward的值，從長遠角度來評價策略的好壞。為什麼需要從未來角度來衡量策略pi的好壞？有兩個原因：1、環境對於策略的給出的評價往往是由延遲的；2、Agent選擇的當前動作或者策略，會對未來的狀態或者策略選擇產生影響，Agent在進行動作選擇時，某些動作產生的當前回報值比較高，但從長遠來看，可能並沒有那麼高。因此，需要採用值函式（Value Function）來評估Agent所處的狀態的好壞，指導Agent進行動作（Action）的選擇。值函式的表示式如下。

環境模型（Environment Model）：它使強化學習系統中可選的部分。將強化學習和動態規劃等方法結合在一起，環境模型用於模擬環境的行為方式，比如，給定一個狀態和動作情況下，環境模型可以預測下一步的狀態和回報。藉助環境模型，Agent可以在進行策略選擇時，考慮未來可能發生的情況，提前進行規劃。用P表示下一步狀態，R表示下一步的回報，環境模型可以表示成如何形式。

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