理解Off-policy

一、Off-policy是什么

Off-policy学习是强化学习中的一种算法，它是通过在一个策略下学习另一个策略进行决策问题。在这种情况下，Agent使用的策略通常称为行为策略，而被学习策略则称为目标策略。而Off-policy学习的重点在于通过学习目标策略来得出一个最优的策略。这种策略的好处是在学习过程中，不会降低解决问题的性能。这意味着我们可以同时学习多种策略并以最优的方式解决问题。

二、Off-policy和On-policy的区别

为了更好地理解Off-policy，需要先了解与其相对的算法——On-policy。在On-policy算法中，Agent在执行动作时，也同时在评估观察到的状态，并且只学习当前策略下的值函数。这使得On-policy算法通常对策略改进步骤比较敏感，并且不太适合策略探索。相反，Off-policy学习可以集中精力学习目标策略。而且，Off-policy学习还可以使用行动策略之外的行为选择来探索领域中未知的范围。

三、Off-policy的应用

Off-policy学习在很多领域得到了广泛的应用，例如智能交通领域，控制领域，游戏等。例如，在机器人领域，Off-policy算法可以寻找最优路径，优化动力学模型并执行操作。在游戏中，Off-policy算法已经被用于自动驾驶游戏，例如DeepMind开发的DQN算法。

四、Off-policy的实现方法

常见的Off-policy算法有Q-Learning, SARSA以及Expected SARSA等。下面是Q-Learning算法的伪代码实现。

Initialize Q(s, a) arbitrarily
Repeat (for each episode):
    Initialize S
    Repeat (for each step of episode):
        Choose A from S using policy derived from Q 
            (e.g., epsilon-greedy)
        Take action A, observe R, S'
        Q(S,A) <- Q(S,A) + alpha * (R + gamma * max Q(S',a) - Q(S,A))
        S <- S';
    until S is terminal

其中，Q(s, a)表示在状态s选择行动a的预期回报。alpha表示学习率，gamma表示折扣因子。在每个时步，我们从S中选择一个动作，然后根据该动作采取行动，并获得一个立即的收益R。然后我们转移到目标状态S’，然后我们使用目标策略来选择下一个动作A’）并更新Q函数。

五、总结

Off-policy学习是一种强化学习算法，在许多领域都得到了广泛应用。在这种算法中，Agent使用行动策略来学习目标策略，这使得在学习的过程中不会影响解决问题的性能。Off-policy学习与On-policy学习的显著区别在于Agent学习目标策略策略后，可以评估所有策略的价值。通过Off-policy算法的实现，我们可以得到一组最优策略来解决特定的问题。