探究Off-Policy的使用

一、Off-Policy的概述

Off-Policy是一種強化學習演算法，其在現實世界中廣泛應用。在Off-Policy的演算法中，我們從數據集中學習政策，但我們的操作又不會影響環境，這確保了我們的操作的實時響應快，並且在進行測試時可以更加精確。Off-Policy可以分為兩種，第一種是重要性抽樣（importance sampling）演算法，第二種是Q-Learning演算法。

二、Q-Learning演算法

Q-Learning演算法是Off-Policy的一種常用演算法，其通過使用估算的Q值函數來進行學習。Q-Learning演算法的關鍵是使用貝爾曼方程進行更新。

def Q_learning(env, num_episodes, discount_factor=0.99, alpha=0.5, epsilon=0.1):
  Q = defaultdict(lambda: np.zeros(env.action_space.n))
  for i_episode in range(num_episodes):
    if (i_episode+1) % 100 == 0:
      print("\rEpisode {}/{}.".format(i_episode + 1, num_episodes), end="")
      sys.stdout.flush()
    state = env.reset()
    while True:
      if np.random.rand() < epsilon:
        action = env.action_space.sample()
      else:
        action = np.argmax(Q[state])
      next_state, reward, done, _ = env.step(action)
      Q[state][action] += alpha * (reward + discount_factor * np.max(Q[next_state]) - Q[state][action])
      state = next_state
      if done:
        break
  return Q

在上述代碼中，我們定義了Q-Learning演算法函數並使用了貝爾曼方程來更新Q值。我們使用環境env、num_episodes(訓練數)、discount_factor(折扣因子)、alpha(學習速率)和epsilon(探索因子)作為函數的參數。在訓練結束後，函數返回學習到的Q值。

三、重要性抽樣演算法

重要性抽樣是另一種Off-Policy演算法。它與Q-Learning演算法一樣，學習最優策略，但使用的是返回和估計的概率分布函數，而不是動態規劃。在重要性抽樣中，我們從一組行為和狀態序列中分離出舊策略和新策略。然後我們使用新策略下的返回來更新Q值函數，從而使新策略逐漸收斂到最優策略。

def importance_sampling(env, num_episodes, discount_factor=0.99):
  behavior_policy = create_random_policy(env.action_space.n)
  target_policy = create_random_policy(env.action_space.n)
  Q = defaultdict(lambda: np.zeros(env.action_space.n))
  C = defaultdict(lambda: np.zeros(env.action_space.n))
  for i_episode in range(1, num_episodes+1):
    if i_episode % 100 == 0:
      print("\rEpisode {}/{}.".format(i_episode, num_episodes), end="")
      sys.stdout.flush()
    episode = generate_episode(env, behavior_policy)
    G = 0.0
    W = 1.0
    for t in range(len(episode))[::-1]:
      state, action, reward = episode[t]
      G = discount_factor * G + reward
      C[state][action] += W
      Q[state][action] += (W / C[state][action]) * (G - Q[state][action])
      if action != np.argmax(target_policy(state)):
        break
      W = W * 1./behavior_policy(state)[action]
  return Q

在上述代碼中，我們定義了重要性抽樣演算法函數並創建了兩個隨機策略，behavior_policy和target_policy。然後使用生成的行為和狀態序列episode來計算返回G和狀態值Q。最後，我們使用重要性抽樣再次更新Q值函數。

四、Off-Policy的優缺點

Off-Policy學習的優點是它可以避免政策收斂到錯誤的最優策略。重要性抽樣演算法還可以在集外（out-of-distribution）的情況下訓練和評估，因為它使用兩個不同的策略進行評估。同時，Off-Policy還可以通過使用不同的政策逼近函數來解決特定問題，從而更快地達到最優策略。Off-Policy學習的缺點是它需要大量的樣本來解決問題，並且在某些情況下可能會出現問題。比如，對於環境中存在的稀疏獎勵問題，Off-Policy學習方法通常會產生不穩定的結果。

五、總結

在強化學習中，Off-Policy是一種非常重要的演算法。它使用重要性抽樣和Q-Learning等演算法來解決問題，並且有許多優點和缺點。在實際應用中，Off-Policy被廣泛使用，並繼續得到改進和發展。