【强化学习】《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）概述
《Reinforcement Learning: An Introduction》（第二版）由Richard S. Sutton和Andrew G. Barto合著，是强化学习领域的经典教材，系统性地介绍了强化学习的基础理论、算法及应用。以下是该书的核心内容概览：
1. 强化学习基础
- 核心问题：通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互学习最优策略，以最大化长期奖励（Reward）。
- 关键概念：
- 马尔可夫决策过程（MDP）：强化学习的数学框架，包括状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、转移概率（Transition Probability）和折扣因子（Discount Factor）。
- 价值函数（Value Function）：状态价值函数 V(s) 和动作价值函数 Q(s,a)，用于评估策略的优劣。
- 探索与利用（Exploration vs. Exploitation）：平衡尝试新动作（探索）与选择已知最优动作（利用）。
2. 核心算法
动态规划（Dynamic Programming）
- 策略评估（Policy Evaluation）：计算给定策略的价值函数。
- 策略改进（Policy Improvement）：基于价值函数优化策略。
- 值迭代（Value Iteration）与策略迭代（Policy Iteration）：求解最优策略的经典方法。
蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）
- 通过采样轨迹（Episode）估计价值函数，适用于无模型（Model-Free）场景。
- 首次访问（First-Visit）与每次访问（Every-Visit）MC算法。
时序差分学习（Temporal Difference Learning）
- TD(0) 和 TD(λ)：结合动态规划与蒙特卡洛的思想，通过“自举”（Bootstrap）更新价值函数。
- SARSA 和 Q-Learning：
- SARSA：基于当前策略的在线学习（On-Policy）。
- Q-Learning：离线学习（Off-Policy），直接优化最优动作价值函数。
深度强化学习（Deep RL）
- DQN（Deep Q-Network）：结合Q-Learning与深度神经网络，解决高维状态空间问题。
- 关键改进：经验回放（Experience Replay）、目标网络（Target Network）。
3. 高级主题
- 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）：
- 直接优化策略参数（如REINFORCE算法）。
- Actor-Critic框架：结合值函数与策略梯度。
- 近似方法（Function Approximation）：
- 线性近似、神经网络在价值函数或策略中的应用。
- 多步学习（n-step Bootstrapping）：平衡TD与MC的偏差-方差权衡。
- 资格迹（Eligibility Traces）：高效结合多步信息的TD(λ)算法。
4. 扩展与挑战
- 部分可观测MDP（POMDP）：处理不完全观测的环境。
- 逆向强化学习（Inverse RL）：从专家行为反推奖励函数。
- 探索策略：如基于不确定性的探索（UCB）、噪声网络（Noisy Nets）。
- 实际挑战：稀疏奖励、信用分配（Credit Assignment）、非平稳环境等。
5. 应用与案例
- 经典控制问题（如Grid World、CartPole）。
- 游戏AI（如AlphaGo、Atari游戏）。
- 机器人控制、自动驾驶、资源管理等。
与其他教材的区别
- 侧重理论基础：从MDP出发，严谨推导算法。
- 平衡广度与深度：覆盖传统方法（如动态规划）和现代方法（如深度RL）。
- 直观解释：通过图表和伪代码降低理解门槛。
适合读者
- 入门者：需线性代数、概率论和编程基础。
- 研究者：提供算法实现思路（如书中代码示例）。
- 工程师：理解如何将RL应用于实际问题。
该书是强化学习领域的“圣经”，为后续研究（如PPO、SAC等算法）奠定了理论基础。第二版新增了深度强化学习等内容，更贴合现代发展。