理解Off-policy

一、Off-policy是什麼

Off-policy學習是強化學習中的一種算法，它是通過在一個策略下學習另一個策略進行決策問題。在這種情況下，Agent使用的策略通常稱為行為策略，而被學習策略則稱為目標策略。而Off-policy學習的重點在於通過學習目標策略來得出一個最優的策略。這種策略的好處是在學習過程中，不會降低解決問題的性能。這意味着我們可以同時學習多種策略並以最優的方式解決問題。

二、Off-policy和On-policy的區別

為了更好地理解Off-policy，需要先了解與其相對的算法——On-policy。在On-policy算法中，Agent在執行動作時，也同時在評估觀察到的狀態，並且只學習當前策略下的值函數。這使得On-policy算法通常對策略改進步驟比較敏感，並且不太適合策略探索。相反，Off-policy學習可以集中精力學習目標策略。而且，Off-policy學習還可以使用行動策略之外的行為選擇來探索領域中未知的範圍。

三、Off-policy的應用

Off-policy學習在很多領域得到了廣泛的應用，例如智能交通領域，控制領域，遊戲等。例如，在機器人領域，Off-policy算法可以尋找最優路徑，優化動力學模型並執行操作。在遊戲中，Off-policy算法已經被用於自動駕駛遊戲，例如DeepMind開發的DQN算法。

四、Off-policy的實現方法

常見的Off-policy算法有Q-Learning, SARSA以及Expected SARSA等。下面是Q-Learning算法的偽代碼實現。

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)表示在狀態s選擇行動a的預期回報。alpha表示學習率，gamma表示折扣因子。在每個時步，我們從S中選擇一個動作，然後根據該動作採取行動，並獲得一個立即的收益R。然後我們轉移到目標狀態S’，然後我們使用目標策略來選擇下一個動作A’）並更新Q函數。

五、總結

Off-policy學習是一種強化學習算法，在許多領域都得到了廣泛應用。在這種算法中，Agent使用行動策略來學習目標策略，這使得在學習的過程中不會影響解決問題的性能。Off-policy學習與On-policy學習的顯著區別在於Agent學習目標策略策略後，可以評估所有策略的價值。通過Off-policy算法的實現，我們可以得到一組最優策略來解決特定的問題。