什么是PG算法？PG算法的原理与应用_链圈子

PG算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它的目标是直接优化策略函数，使得期望回报最大化。策略函数是一个参数化的函数，它可以根据状态输出一个动作或者一个动作的概率分布。PG算法通过调整策略函数的参数，来改变动作的选择概率，从而提高长期回报。PG算法的核心思想是：如果一个动作导致了较高的回报，那么就增加这个动作的概率；如果一个动作导致了较低的回报，那么就减少这个动作的概率。

PG算法的数学推导

PG算法的数学推导可以分为以下几个步骤：

• 定义目标函数：PG算法的目标函数是期望回报，即在策略 \\pi_\\theta 下，从初始状态 s_0 开始，经过一系列状态和动作，最终获得的累积折扣回报的期望值。用数学公式表示为：

J (\\pi_\\theta)=E\\underset {\\tau \\sim \\pi_\\theta} [R (\\tau)] \\tag {1}

其中 \\tau 表示一条轨迹（trajectory），即从初始状态到终止状态的一系列状态和动作的序列。R (\\tau) 表示轨迹的累积折扣回报，即 \\sum_ {t=0}^ {T} \\gamma^t r_t ，其中 r_t 是在时刻 t 获得的即时奖励， \\gamma 是折扣因子，T 是轨迹的长度。

• 计算梯度：为了最大化目标函数，我们需要计算它关于策略参数 \\theta 的梯度，并使用梯度上升法来更新参数。根据定义，我们有：

\\nabla_\\theta J (\\pi_\\theta)=\\nabla_\\theta E\\underset {\\tau \\sim \\pi_\\theta} [R (\\tau)] \\tag {2}

由于期望值是对所有可能的轨迹进行积分或求和，因此直接计算梯度非常困难。为了简化计算，我们可以利用对数求导和交换积分和微分的技巧，将公式（2）变换为：

\\nabla_\\theta J (\\pi_\\theta)=E\\underset {\\tau \\sim \\pi_\\theta} [\\nabla_\\theta \\log P (\\tau \\mid \\theta) R (\\tau)] \\tag {3}

其中 P (\\tau \\mid \\theta) 表示在策略参数为 \\theta 时，生成轨迹 \\tau 的概率。由于轨迹是由一系列状态转移和策略选择组成的，因此我们有：

P (\\tau \\mid \\theta)=P (s_0) \\prod_ {t=0}^ {T-1} P (s_{t+1} \\mid s_t, a_t) \\pi_\\theta (a_t \\mid s_t) \\tag {4}

将公式（4）代入公式（3），并取对数，我们得到：

\\nabla_\\theta J (\\pi_\\theta)=E\\underset {\\tau \\sim \\pi_\\theta} [R (\\tau) \\sum_ {t=0}^ {T-1} \\nabla_\\theta \\log \\pi_\\theta (a_t \\mid s_t)] \\tag {5}

注意到公式（5）中只有策略函数的对数项含有参数 \\theta ，因此其他项都可以视为常量。另外，由于我们只能从环境中采样有限数量的轨迹，因此我们需要用样本均值来近似期望值。因此，我们可以得到以下的梯度估计公式：

\\nabla_\\theta J (\\pi_\\theta) \\approx \\frac {1} {N} \\sum_ {n=1}^ {N} R (\\tau^n) \\sum_ {t=0}^ {T_n-1} \\nabla_\\theta \\log \\pi_\\theta (a_t^n \\mid s_t^n) \\tag {6}

其中 N 是轨迹的数量，T_n 是第 n 条轨迹的长度，s_t^n 和 a_t^n 分别是第 n 条轨迹中时刻 t 的状态和动作。

• 更新参数：根据梯度估计公式（6），我们可以使用梯度上升法来更新策略参数，即：

\\theta \\leftarrow \\theta + \\alpha \\nabla_\\theta J (\\pi_\\theta) \\tag {7}

其中 \\alpha 是学习率，控制了参数更新的步长。

PG算法的原理与应用

PG算法的原理是基于策略梯度定理的，该定理表明了在马尔可夫决策过程中，期望回报关于策略参数的梯度的形式。PG算法利用了这个定理，通过采样轨迹并计算累积折扣回报，来估计和优化策略梯度，从而实现了直接对策略函数进行优化的目标。

PG算法在强化学习中具有重要的意义和应用，因为它可以处理连续动作空间和随机策略的情况，而传统的值函数方法则往往受到这些情况的限制。PG算法也是一类非常灵活和通用的算法，它可以与其他技术结合，形成更高级和更强大的算法，如Actor-Critic算法、TRPO算法、PPO算法等。PG算法在各种复杂和实际的强化学习任务中都有着广泛的应用，如机器人控制、自动驾驶、游戏玩家等。