Reinforcement Learning笔记3-Dynamic Program
Bellman最优解策略 - 动态规划法（Dynamic Programming Methods）
动态规划是一种通过把复杂问题划分为子问题，并对自问题进行求解，最后把子问题的解结合起来解决原问题的方法。
「动态」是指问题由一系列的状态组成，而且状态能一步步地改变。
「规划」即优化每一个子问题。因为MDP 的 Markov 特性，即某一时刻的子问题仅仅取决于上一时刻的子问题的 action，并且 Bellman 方程可以递归地切分子问题。
1. 策略估计(Policy Evaluation)
对于任意的策略π，我们如何计算其状态值函数Vπ(s)？这个问题被称作策略估计。
● 基于当前的 Policy 计算出每个状态的 Value function
● 同步更新：每次迭代更新所有的状态的 v \[\begin{align} V_{k+1}(s)=\sum_{a\in A}\pi(a|s)\left( R_s^a+\gamma\sum_{s'\in S}P_{ss'}^av_k(s')\right) \end{align}\]
● 矩阵形式： \[\begin{align} \mathbf{v^{k+1}=R^{\pi}+\gamma P^{\pi}v^k} \end{align}\]
● 左边是第 k 次迭代每个 state 上状态价值函数的值，右边是通过贪心（greedy）算法找到策略
● 计算实例： \[\begin{align} k=2, -1.7 \approx -1.75 = 0.25*(-1+0) + 0.25*(-1-1) + 0.25*(-1-1) + 0.25*(-1-1) \end{align}\] \[\begin{align} k=3, -2.9 \approx -2.925 = -0.25*(-1-2) + 0.25*(-1-2) + 0.25*(-1-2) + 0.25*(-1-1.7) \end{align}\]
2. 策略改进(Policy Improvement)
● 基于当前的状态价值函数（value function），用贪心算法找到最优策略
\(\pi'(s)=\arg\max_{a\in A} q_{\pi}(s,a)\)
● Vπ会一直迭代到收敛，具体证明如图:
事实上在大多数情况下 Policy evaluation 不必要非常逼近最优值，这时我们通常引入 -convergence 函数来控制迭代停止。
很多情况下价值函数还未完全收敛，Policy 就已经最优，所以在每次迭代之后都可以更新策略（Policy），当策略无变化时停止迭代。
3. 策略迭代(Policy Iteration)
策略迭代算法就是策略估计和策略改进两节内容的组合。假设有一个策略π，那么可以用policy evaluation获得它的值函数Vπ(s)，然后根据policy improvement得到更好的策略π'，接着再计算Vπ'(s),再获得更好的策略π''。
4. 价值迭代(Value Iteration)
最优化原理：当且仅当状态 s 达到任意能到达的状态 s‘ 时，价值函数 v 能在当前策略（policy）下达到最优，即\(v_{\pi}(s') = v_*(s')\)，与此同时，状态 s 也能基于当前策略达到最优，即\(v_{\pi}(s) = v_*(s)\)
状态转移公式为： \(v_{k+1}(s) = \max_{a\in A}(R^a_s+\gamma\sum_{s' \in S}P^a_{ss'}v_k(s'))\)
矩阵形式为：\(\mathbf{v_{k+1}} =\max_{a \in A} \mathbf{R^a_s} +\gamma\mathbf{P^av_k})\)
下面是一个实例，求每个格子到终点的最短距离，走一步的 reward 是 -1:
同步动态规划算法小结
MDP 的问题主要分两类：
① Prediction 问题 - 输入：MDP (S,A,P,R,y)和策略（policy）π
- 输出：状态价值函数 Vπ
② Control 问题 - 输入：MDP (S,A,P,R.y)
- 输出：最优状态价值函数V*和最优策略π
● 策略估计(Policy Evaluation)解决的是 Prediction 问题，使用了贝尔曼期望方程（Bellman Expectation Equation）
● 策略改进(Policy Improvement)解决的是 Control 问题，实质是在迭代策略评估之后加一个选择 Policy 的过程，使用的是贝尔曼期望方程和贪心算法
● 策略迭代（Policy Iteration）解决的是 Control 问题，实质是在迭代策略评估之后加一个选择 Policy 的过程，使用的是贝尔曼期望方程和贪心算法
● 价值迭代（Value Iteration） 解决的是 Control 问题，它并没有直接计算策略（Policy），而是在得到最优的基于策略的价值函数之后推导出最优的 Policy，使用的是贝尔曼最优化方程（Bellman Optimality Equation）