本文主要是介绍强化学习实践二：迭代法评估4*4方格世界下的随机策略，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
本篇用代码演示《强化学习》第三讲中的示例——方格世界，即用动态规划算法通过迭代计算来评估4*4方格世界中的一个随机策略。具体问题是这样：
已知（如上图）：
- 状态空间 S：
为非终止状态；
，
终止状态，图中灰色方格所示两个位置；
- 行为空间 A：{n, e, s, w} 对于任何非终止状态可以有向北、东、南、西移动四个行为；
- 转移概率 P：任何试图离开方格世界的动作其位置将不会发生改变，其余条件下将100%地转移到动作指向的位置；
- 即时奖励 R：任何在非终止状态间的转移得到的即时奖励均为-1，进入终止状态即时奖励为0；
- 衰减系数 γ：1；
- 当前策略π：个体采用随机行动策略，在任何一个非终止状态下有均等的几率往任意可能的方向移动，即π(n|•) = π(e|•) = π(s|•) = π(w|•) = 1/4。
问题：评估在这个方格世界里给定的策略。
该问题等同于：求解该方格世界在给定策略下的（状态）价值函数，也就是求解在给定策略下，该方格世界里每一个状态的价值。
我们使用Python编写代码解决该问题。
- 声明状态
states = [i for i in range(16)]- 声明状态价值，并初始化各状态价值为0
values = [0 for _ in range(16)]- 声明行为空间
actions = ["n", "e", "s", "w"]- 结合方格世界的布局特点，简易声明行为对状态的改变（-4表示向前移4格，相当于向上移1格）
ds_actions = {"n": -4, "e": 1, "s": 4, "w": -1} - 声明衰减系数为1
gamma = 1.00- 根据当前状态和行为确定下一状态
def nextState(s, a):next_state = sif (s%4 == 0 and a == "w") or (s<4 and a == "n") or \((s+1)%4 == 0 and a == "e") or (s > 11 and a == "s"):passelse:ds = ds_actions[a]next_state = s + dsreturn next_state- 得到某一状态的即时奖励
def rewardOf(s):return 0 if s in [0,15] else -1- 判断某一状态是否为终止状态
def isTerminateState(s):return s in [0,15]- 获取某一状态的所有可能的后继状态
def getSuccessors(s):successors = []if isTerminateState(s):return successorsfor a in actions:next_state = nextState(s, a)# if s != next_state:successors.append(next_state)return successors- 根据后继状态的价值更新某一状态的价值
def updateValue(s):sucessors = getSuccessors(s)newValue = 0 # values[s]num = 4 # len(successors)reward = rewardOf(s)for next_state in sucessors:newValue += 1.00/num * (reward + gamma * values[next_state])return newValue- 进行一次迭代
def performOneIteration():newValues = [0 for _ in range(16)]for s in states:newValues[s] = updateValue(s)global valuesvalues = newValuesprintValue(values)- 辅助函数输出状态价值
def printValue(v):for i in range(16):print('{0:>6.2f}'.format(v[i]),end = " ")if (i+1)%4 == 0:print("")print()- 主函数
def main():max_iterate_times = 160cur_iterate_times = 0while cur_iterate_times <= max_iterate_times:print("Iterate No.{0}".format(cur_iterate_times))performOneIteration()cur_iterate_times += 1printValue(values)
由于事先知道该算法将在150次左右收敛，我们将最大迭代次数设为了160，最后得到的价值函数如下：
The value function converges to:0.00 -14.00 -20.00 -22.00
-14.00 -18.00 -20.00 -20.00
-20.00 -20.00 -18.00 -14.00
-22.00 -20.00 -14.00 0.00
At Iterate No.153从以上代码我们可以看出，我们设置了一个获取某一状态所有后续可能状态的集合这么一个方法，这就是体现动态规划算法思想的地方。如果无法获取一个状态的所有可能后续状态，那么就不能使用动态规划算法来求解。此外，我们使用的是异步更新价值的方法，即某一时刻状态的价值由前一时刻状态价值来计算。
完整的Python代码参考，这里还有一个使用javascript编写的Demo，该Demo还可以展示策略迭代和价值迭代过程。地址如下：动态规划 价值与策略迭代。此Demo借鉴了ReinforceJS的示例。
本文转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28084990
这篇关于强化学习实践二：迭代法评估4*4方格世界下的随机策略的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
