一文讀懂強化學習的 Q 學習算法

大數據文摘受權轉載自數據派THU

作者：陳之炎‍‍‍‍

本文介紹一篇收錄在《IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY》的論文。

強化學習中的價值學習算法是一類重要的強化學習算法，它們通過學習價值函數來指導智能體的行爲選擇。價值函數表示在特定狀態下，智能體採取不同行動所能獲得的長期累積回報的期望值。Q學習是一種基於狀態-行動值函數（Q函數）的強化學習算法。在每個時間步，Q學習通過更新Q函數來改善策略。該算法通過不斷地更新Q函數來估計狀態-行動值函數的最優值，並利用該函數來制定最優策略。

Q-Learning算法用於在未知環境中訓練一個智能體(agent)做出最優決策。該算法的核心思想是學習一個價值函數Q(s,a)，其中s表示當前狀態，a表示智能體在該狀態下采取的行動。Q(s,a)表示在當前狀態下采取行動a所能獲得的期望獎勵值。Q值越高，則說明該行動對獲得最大獎勵的貢獻越大。

在訓練過程中，智能體不斷地探索環境，通過觀察每個狀態下采取不同行動所獲得的獎勵來更新Q值。具體來說，智能體採取當前狀態下Q值最高的行動，然後觀察該行動帶來的獎勵，根據獎勵值更新Q值，以此來不斷優化Q值函數，使其逐漸收斂到最優值。更新Q值的公式爲：

其中，Q(s,a)表示在狀態s下采取行動a的Q值，α是學習率（控制每次更新的權重），r是執行行動a後，智能體能夠得到的立即獎勵，γ是折扣因子（控制未來獎勵的權重，表示對未來獎勵的重視程度），s'和a'表示執行當前行動後進入的新狀態和新的行動，max(Q(s',a'))表示在下一個狀態s'中採取所有可能行動中的最大Q值。

通過不斷地迭代更新Q值，智能體最終可以學習到在不同狀態下采取不同行動的最優策略，從而實現自主決策。

下面通過一個具體的例子詳細解讀Q-Learning算法。

問題的提出：智能體需要學習一張迷宮地圖，其中包含起點和終點，並且智能體只能根據自己的當前位置和周圍環境信息，採取一些行動。在每個時間步驟，智能體都需要根據其當前狀態（位置）和執行的行動，更新其Q值，Q值表示採取該行動能夠帶來的長期回報（預期收益）。通過迭代地更新Q值，智能體可以逐漸學習到每個狀態下采取每個行動的預期收益，進而找到從起點到終點的最短路徑。

下面是求解迷宮問題的源代碼：

Q-learning算法可以在迭代的過程中不斷更新Q-table，直到Q值收斂爲止。在Q值收斂後，智能體可以根據Q-table選擇在每個狀態下采取的最優行動，從而找到從起點到終點的最短路徑。

Q-Learning算法可以應用於多種場景，包括但不限於以下幾個示例：

l遊戲智能體訓練：通過Q-Learning算法訓練遊戲智能體，使其學會在遊戲中採取最優的行動策略，以獲得最高的得分。例如，在經典的Atari遊戲中，Q-Learning算法可以被用來訓練遊戲智能體，在不斷地嘗試中學會如何最優化地操作遊戲控制器。

機器人路徑規劃：Q-Learning算法可以應用於機器人路徑規劃領域。通過學習機器人在不同狀態下采取不同行動的最優策略，可以實現機器人在複雜環境中快速、準確地找到最優路徑。

自然語言處理：Q-Learning算法可以應用於自然語言處理領域。例如，可以將自然語言問題轉化爲狀態，將回答問題的語句轉化爲行動，使用Q-Learning算法來學習最優的回答策略。

股票交易決策：Q-Learning算法可以應用於股票交易決策領域。例如，可以將不同股票價格和市場指數作爲狀態，將不同的交易行爲（例如買進或賣出）作爲行動，使用Q-Learning算法來學習最優的交易策略。

結論：Q-learning算法是一種無模型（model-free）強化學習方法，無需提前獲取完備的模型，通過不斷地迭代更新Q值，智能體最終可以學習到在不同狀態下采取不同行動的最優策略，從而實現自主決策。

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