小例子 - 强化学习 (Reinforcement Learning) | 莫烦Python
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小例子

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2017-01-09

学习资料:

要点

这一次我们会用 tabular Q-learning 的方法实现一个小例子, 例子的环境是一个一维世界, 在世界的右边有宝藏, 探索者只要得到宝藏尝到了甜头, 然后以后就记住了得到宝藏的方法, 这就是他用强化学习所学习到的行为.

-o---T
# T 就是宝藏的位置, o 是探索者的位置

Q-learning 是一种记录行为值 (Q value) 的方法, 每种在一定状态的行为都会有一个值 Q(s, a), 就是说 行为 as 状态的值是 Q(s, a). s 在上面的探索者游戏中, 就是 o 所在的地点了. 而每一个地点探索者都能做出两个行为 left/right, 这就是探索者的所有可行的 a 啦.

如果在某个地点 s1, 探索者计算了他能有的两个行为, a1/a2=left/right, 计算结果是 Q(s1, a1) > Q(s1, a2), 那么探索者就会选择 left 这个行为. 这就是 Q learning 的行为选择简单规则.

当然我们还会细说更具体的规则. 在之后的教程中, 我们会更加详细得讲解 RL 中的各种方法, 下面的内容, 大家大概看看就行, 有个大概的 RL 概念就行, 知道 RL 的一些关键步骤就行, 这节的算法不用仔细研究.

预设值

这一次需要的模块和参数设置:

Q 表

对于 tabular Q learning, 我们必须将所有的 Q values (行为值) 放在 q_table 中, 更新 q_table 也是在更新他的行为准则. q_table 的 index 是所有对应的 state (探索者位置), columns 是对应的 action (探索者行为).

定义动作

接着定义探索者是如何挑选行为的. 这是我们引入 epsilon greedy 的概念. 因为在初始阶段, 随机的探索环境, 往往比固定的行为模式要好, 所以这也是累积经验的阶段, 我们希望探索者不会那么贪婪(greedy). 所以 EPSILON 就是用来控制贪婪程度的值. EPSILON 可以随着探索时间不断提升(越来越贪婪), 不过在这个例子中, 我们就固定成 EPSILON = 0.9, 90% 的时间是选择最优策略, 10% 的时间来探索.

环境反馈 S_, R

做出行为后, 环境也要给我们的行为一个反馈, 反馈出下个 state (S_) 和 在上个 state (S) 做出 action (A) 所得到的 reward (R). 这里定义的规则就是, 只有当 o 移动到了 T, 探索者才会得到唯一的一个奖励, 奖励值 R=1, 其他情况都没有奖励.

环境更新

接下来就是环境的更新了, 不用细看.

强化学习主循环

最重要的地方就在这里. 你定义的 RL 方法都在这里体现. 在之后的教程中, 我们会更加详细得讲解 RL 中的各种方法, 下面的内容, 大家大概看看就行, 这节内容不用仔细研究.

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写好所有的评估和更新准则后, 我们就能开始训练了, 把探索者丢到环境中, 让它自己去玩吧.

如果想一次性看到全部代码, 请去我的 Github


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