【强化学习】马尔可夫决策过程MDP

1.马尔可夫决策过程MDP

1.1 MDP五元组

$MDP=<\mathcal{S},\mathcal{A},\mathcal{P},\mathcal{R},\gamma >$，其中：

• $\mathcal{S}$：状态空间
• $\mathcal{A}$：动作空间
• $\mathcal{P}$：$\mathcal{P}(s^{\prime }|s,a)$为状态转移函数，表示采取动作$a$从状态$s$转移到状态$s^{\prime }$的概率
• $\mathcal{R}$：奖励函数$\mathcal{R}(s,a)$，表示在状态$s$下采取动作$a$后的奖励。
• $\gamma$：折扣因子$\gamma \in [0,1)$，取值越大越注重长期积累的奖励。

• MDP与MRP的区分
  MDP与马尔可夫奖励过程$MRP=<\mathcal{S},\mathcal{P},r,\gamma >$的区别在于状态转移和奖励函数不依赖于动作$a$。举例：船在海上自由飘荡是一个MRP，船由水手掌舵在海上航行是一个MDP。

1.2 Agent与MDP环境的交互

Agent通过$r_t$学习策略，agent通过学习到的策略针对当前环境状态$s_t$采取相应动作$a_t$，该动作与环境交互后，环境中的状态将转移到新的状态$s_{t+1}$，同时获得奖励$r_{t+1}$。Agent的目标是最大化累积奖励的期望。

1.2.1 策略policy

策略用$\pi$表示，策略是一个函数，是agent学习的目标。策略会输出在状态$s$下采取各个action的概率，即$\pi (a|s)=P(A_t=a|S_t=s)$.

1.2.2 状态价值函数$V(s)$

$V^{\pi }(s)$表示从状态$s$出发，采取策略$\pi$获得回报的期望，即
$$V^{\pi }(s)=E_{\pi }[G_t|S_t=s]$$

1.2.3 动作价值函数Q(a|s)

$Q^{\pi }(a|s)$表示MDP遵循策略$\pi$，在状态$s$下采取动作$a$后得到回报的期望，即：
$$Q^{\pi }(a|s)=E_{\pi }[G_t|S_t=s,A_t=a]$$

• $V^{\pi }(s)$ 与$Q^{\pi }(a|s)$的关系？
  使用策略$\pi$，$V^{\pi }(s)$ 为采取动作$a$的概率乘在状态$s$下采取动作$a$的动作价值的累加和，即：
  $$V^{\pi }(s)=\sum _{a\in \mathcal{A}}\pi (a|s)Q^{\pi }(a|s)$$

1.2.4 贝尔曼期望方程

$$\begin{array}{rl}{V}^{\pi }(s)& =E_{\pi }[G_t|S_t=s]\\ & =E_{\pi }[R_t+\gamma V^{\pi }(s^{\prime })|S_t=s]\\ & =r(s,a)+\gamma \end{array}$$

$$\begin{array}{rl}{Q}^{\pi }(a|s)& =E_{\pi }[G_t|S_t=s,A_t=a]\\ & =E_{\pi }[R_t+\gamma Q^{\pi }(s^{\prime }|s,a)|S_t=s,A_t=a]\end{array}$$