文章目录

• MDPs 定义——由实例开始
• • 时序决策问题
  • 给游戏增点乐子
  • • *为什么要有折扣
  • 游戏的解——原则
  • 所以，什么是 MDPs？
• MDPs 的基本原理、表示
• • 光环原理
  • 效用的求解是反向传播的
  • 原则不变条件
  • MDPs 的表示
• MDPs 求解
• • 效用迭代法
  • • 缺点
  • 原则迭代法

MDPs 定义——由实例开始

时序决策问题

假设有一个 agent，从下图的 start 开始，移动到图中的 +1、-1 两个状态时，游戏结束。其中阴影部分是 agent 的无法移动区域，图如下：

在这个游戏中，很明显可以用几个状态表示，首先是 agent 目前所在的状态（位置）集合，S = {s1,s2,…,sn}，以及可以采取的动作集 A(s)。在此游戏中，很明显 A(s) = { 上下左右 }。

对于马尔可夫过程而言， A(s) 是不可靠的。具体地说，假设当前的 agent 采用了 “上”，那么在现实的实现中，有 80% 的概率走上，10% 的概率走右，10% 走左。因此，假如 agent 目前处于状态（位置） s，那么下一个动作后，agent 来到 s’ 需要用一个新的变量——状态转移模型 来表示，记为 P(s’|s,a)；

可以看到，这个游戏的下一个状态，取决于上一个状态。而且这几个格子里面是什么情况，这几个格子的布局是什么，终点在哪里，都是已知的。这个游戏，其实也是一个时序决策过程。也就是说，环境已知，状态是通过上一个状态，转移到下一个状态。

给游戏增点乐子

当然，如果这个游戏只是单纯地走到 +1、-1，然后游戏结束，未免太过无聊。为了给游戏增加乐趣，我们给每一个格子都加入一个附加回报。所以 agent 在进行状态转移时（从一个格子，到另一个格子），都会积累一个回报，记为 R(s’,a,s)。当然，这个 R(s’,a,s) 可正可负，并且具有上下界。

然后，我们修改一下游戏获胜规则。为此定义一个效用函数，其定义为：agent 从当前状态（不是初始状态）到目标状态所经历的轨迹中，所有 回报之和。

当然，效用有两种计算方式，如下：

*为什么要有折扣

如果 agent 可以走无限多步，且 R 有正数，那么可以无限地来回走动，来实现效用无穷大，这样就没有意思了。采用折扣累加，就不会出现无穷大的情况，证明如下：

举个例子，加入上图除了+1/-1 格子外，所有格子的回报都是 -0.04。如果 agent 走了 10 步到了 +1，那么 start 的效用就是：-0.04x9 +1 = 0.64。

那么，如果是你玩这个游戏，你会采用哪种动作（从 start 开始），从而使得：从初始状态开始，到目标状态所经历的轨迹中，所有回报之和最高。

这个游戏显然由于状态转移的概率性，所以具有一定的随机性。也就是说，没有一种万金油的动作套路，使得积累回报最高。

游戏的解——原则

那么，加入给一个机器人来解决上面的游戏，我们需要给出所有格子，可以采用的最优动作。何谓最优？由于有了概率的参与，最优很显然变成期望最大。什么期望最大呢？当然是所有行动轨迹的效用的期望。

由于状态转移是随机的，因此，我们可以列出的解，就是每一个当 agent 由任意的 s 拉倒 任意的 s’ 时，应该采取的动作组成的集合，我们称这个集合为原则。很显然，原则是一个大小为 |S|^2 的集合，我们记为 π。当 agent 采取某个原则 π 时，显然状态 s 有的期望效用为：

因此，如果要解这个游戏，我们就要找到最优原则：

如果步长无限的情况下，很显然最优原则与初始状态是独立的。

所以，什么是 MDPs？

MDPs 是由以下部分组成的：

1. agent 的状态集合 S
2. 动作集合 A(s)
3. 状态转移概率 P(s’|s,a)
4. 效用函数 U(s)

要求的是一个动作原则，使得轨迹中回报的折扣累计的期望最大（效用期望最大）

MDPs 的基本原理、表示

光环原理

下图给出了每个格子的效用（效用将从后面的算法中求出），很明显，离 +1 越近，则效用越大。因为他走到 +1 所需要的步数最小。注意，MDPs 不会直接给出效用。

效用的求解是反向传播的

假如 agent 的目前状态是 s ，那么最佳原则应该采取的动作 a 应满足：

其中 s’ 为采用 a 后转移的状态，U(s’) 可由下述公式求出，即后续状态序列的折扣累计效用的期望：

此时， 状态 s 的效用是：

这个公式也叫 bellman 公式。

举个例子：

由此也可以看出，一个状态的效用，要从下一个状态的效用求出。而效用的求解，是回报沿着轨迹的累加。因此，效用的求解是反向传播的。

原则不变条件

假如回报 R(s) 进行了线性变化，如 R(s) = aR(s)+b （a>0），那么原则不变。

更进一步的，如果 R’(s’,a,s) = R(s’,a,s) + γ f(s’) - f(s) ，f(s) 是 s 的函数，那么原则也不变。

MDPs 的表示

1. 用一个三维表列举所有状态，以及采取动作后来到的下一个状态的效用来表示。显然这个三维表的大小是 S by S by A。
2. 用一个动态贝叶斯网络，创建一个动态决策网络，来表示 MDP；这里不详细解释。

MDPs 求解

效用迭代法

从上面的所有内容中，我们大致可以看出，要求解一个最好的 原则 π，必须先求出所有格子、在最优动作下的效用。我们可以用 bellman 公式来求取动作 + 效用：

假如 s 的取值有 n 个，U(s’) 、U(s) 为未知数，那么上式就可以得出 n 个方程组，这个方程组里有 n 个未知数。很显然，联立以上方程，就可以求出方程的解，即所有的 U(s)。

由于这个方程是一个非线性方程（带有 max），所以不能够直接求取。一个求解的方法是数值迭代法，具体如下：

R（s） 也就是 R(s’,a,s)，通常是已知的。

用这个算法可以求解出 U（s）：

缺点

经过测试，当 δ 还很大的时候，求出来的 原则 π 就已经是最优原则了。由此推出另一个算法，原则迭代算法。

原则迭代法

首先取一个初始原则 π0，求出每一个状态的效用 U(s)：

之后：

如是迭代，直到原则不变即可。具体算法如下：