本文共 741 字，大约阅读时间需要 2 分钟。

Model-Based Reinforcement Learning（基于模型的强化学习）详解

Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) 是一种强化学习方法，与无模型强化学习（Model-Free RL）不同，它假设智能体可以了解或学习环境的模型，通过该模型对环境的行为进行预测，并使用预测结果进行决策和优化。这种方法在需要高效率的学习场景中非常重要，比如机器人控制、仿真优化、和医疗领域。

下面我们详细探讨 Model-Based RL 的理论、方法、应用及其优缺点。

1. 什么是 Model-Based RL?

在 Model-Based RL 中，智能体需要学习或直接获得环境的 动态模型（Dynamics Model），然后基于这个模型来规划策略或行为。模型的作用在于提供环境状态如何转移以及奖励如何生成的预测。

环境模型的组成

• 状态转移函数 ( T(s’, r | s, a) ):

  • 描述在给定状态 ( s ) 和动作 ( a ) 下，环境如何转移到下一个状态 ( s’ )，并返回奖励 ( r )。
  • 通常建模为：
    [
    s’ \sim P(s’|s, a), \quad r = R(s, a)
    ]

• 奖励函数 ( R(s, a) ):

  • 用于描述在某一状态 ( s ) 和动作 ( a ) 下的即时奖励。

MBRL 的核心思路

1. 模型学习：学习或构建环境的动态模型 ( P(s’|s, a) ) 和奖励函数 ( R(s, a) )。
2. 规划（Planning）：基于模型进行推理（如使用动态规划、树搜索等）以找到最优策略。
3. 交互与更新：通过与真实环境的交互，不断更新模型，使之更加准确。

2. Model-Based RL 的关键步骤

转载地址：http://vbffk.baihongyu.com/