文末送書如何使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法解決實(shí)際問題在使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DeepReinforcementLearning，DRL）算法解決實(shí)際問題的過程中，明確任務(wù)需求并初步完成問題定義后，就可以為相關(guān)任務(wù)選擇合適的DRL算法了。以DeepMind的里程碑工作AlphaGo為起點(diǎn)，每年各大頂級會議DRL方向的論文層出不窮，新的DRL算法如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)，大有“亂花漸欲迷人眼”之勢。然而，落地工作中的算法選擇并不等同于在這個(gè)急劇膨脹的“工具箱”中做大海撈針式的一對一匹配，而是需要根據(jù)任務(wù)自身的特點(diǎn)從DRL算法本源出發(fā)進(jìn)行由淺入深、粗中有細(xì)的篩選和迭代。在介紹具體方法之前，筆者先嘗試按照自己的理解梳理近年來DRL領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)。1DRL算法的發(fā)展脈絡(luò)盡管DRL算法已經(jīng)取得了長足進(jìn)步，但筆者認(rèn)為其尚未在理論層面取得質(zhì)的突破，而只是在傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并做了一系列適配和增量式改進(jìn)工作。總體上，DRL沿著Model-Based和Model-Free兩大分支發(fā)展。前者利用已知環(huán)境模型或者對未知環(huán)境模型進(jìn)行顯式建模，并與前向搜索（LookAheadSearch）和軌跡優(yōu)化（TrajectoryOptimization）等規(guī)劃算法結(jié)合達(dá)到提升數(shù)據(jù)效率的目的。作為當(dāng)前學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)，Model-BasedDRL尚未在實(shí)踐中得到廣泛應(yīng)用，這是由于現(xiàn)實(shí)任務(wù)的環(huán)境模型通常十分復(fù)雜，導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)的難度很高，并且建模誤差也會對策略造成負(fù)面影響。在筆者看來，任何Model-FreeDRL算法都可以解構(gòu)為“基本原理—探索方式—樣本管理—梯度計(jì)算”的四元核心組件。其中按照基本原理，Model-Free

DRL又存在兩種不同的劃分體系，即Value-Based和Policy-Based，以及Off-Policy和On-Policy。如圖1所示，DQN、DDPG和A3C作為這兩種彼此交織的劃分體系下的經(jīng)典算法框架，構(gòu)成了DRL研究中的重要節(jié)點(diǎn)，后續(xù)提出的大部分新算法基本都是立足于這三種框架，針對其核心組件所進(jìn)行的迭代優(yōu)化或者拆分重組。圖1

Model-FreeDRL的發(fā)展脈絡(luò)和四元核心組件解構(gòu)方法圖1中幾個(gè)關(guān)鍵術(shù)語的解釋是：Off-Policy指算法中采樣策略與待優(yōu)化策略不同；On-Policy指采樣策略與待優(yōu)化策略相同或差異很??；Value-Based指算法直接學(xué)習(xí)狀態(tài)-動(dòng)作組合的值估計(jì)，沒有獨(dú)立策略；Policy-Based指算法具有獨(dú)立策略，同時(shí)具備獨(dú)立策略和值估計(jì)函數(shù)的算法又被稱為Actor-Critic算法。關(guān)于上述Model-Free

DRL算法的四元核心組件，其中：基本原理層面依然進(jìn)展緩慢，但卻是DRL算法將來大規(guī)模推廣的關(guān)鍵所在；探索方式的改進(jìn)使DRL算法更充分地探索環(huán)境，以及更好地平衡探索和利用，從而有機(jī)會學(xué)到更好的策略；樣本管理的改進(jìn)有助于提升DRL算法的樣本效率，從而加快收斂速度，提高算法實(shí)用性；梯度計(jì)算的改進(jìn)致力于使每一次梯度更新都更穩(wěn)定、無偏和高效。總體而言，DRL算法正朝著通用化和高效化的方向發(fā)展，期待未來會出現(xiàn)某種“超級算法”，能夠廣泛適用于各種類型的任務(wù)，并在絕大多數(shù)任務(wù)中具有壓倒式的性能優(yōu)勢