本文是博主对《Reinforcement Learning- An introduction》的阅读笔记，不涉及内容的翻译，主要为个人的理解和思考。
1.强化学习是什么？解决什么样的问题？
强化学习主要是针对于同环境进行交互下，学习如何决策使得目标奖励最大。包含了三个要素：交互Interaction、决策Policy和奖励Reward。
同环境的交互Interaction：主要包含了两个方面：受环境影响状态State，通过动作Action来影响环境。强化学习并不需要对环境的完全可知，环境可以作为黑盒，通过环境可以根据当前state和action获取下一状态和奖励。决策Policy：构建了由状态到动作的映射关系，这个是强化算法学习的核心奖励Reward：代表了环境在当前状态反馈的即期的收益，既是强化学习优化目标，也是强化学习迭代信号。
强化学习可应用的例子很多，比如：
游戏决策类：比如围棋游戏，目标是胜出得分最大，决策是每一步走子的位置，状态是指当前棋盘内黑白子的位置，同环境的交互是指对手根据当前走子状态形成下一步走子，而奖励是指最终的胜出得分。参数优化类：比如信息流推荐，目标是用户总浏览时长，决策是每一次下翻推荐的内容，状态是当前客户已经浏览内容及一些个性化特征，同环境的交互是指用户的浏览行为机器人控制：比如双足机器人行走，目标是行走的长度，决策是每个状态下关节的动作，状态是当前各部位的位置状态，同环境的交互是指机器人的状态变化。
因此我们可以粗略地说，强化学习是学习如何同环境进行交互，从而使目标奖励最大化。下一节我们将以更为抽象化的数学语言来描述强化学习的实现要点。
2.强化学习的实现要点
结合前面的讨论，强化学习的要点主要有四个：
policy：，决策函数，其输入为状态s，输出为动作a，可以是模型或者概率图表reward：奖励r，为从环境根据状态及动作即时生成value：，即状态s下未来累积奖励的预估，R表示未来累积奖励，在value-base的模型中，value函数会用于决策函数的计算，，即表示选择使下一状态value最大的动作。环境建模：，即确定在当前状态s及动作a的情况下，得到下一状态s'和奖励。在很多情况下并不需要对环境进行建模，通过环境建模来考虑未来暂未发生的动作状态，进行预先计划的方法称之为model-base模型。
由上可知，强化学习的核心在于policy决策函数的学习，直接学习policy函数称为policy-base的方法，但很多情况下，我们是通过状态s下价值预估函数V(s)来间接生成policy函数的，称之为value-base的方法。
另一部分是训练过程，exploration(探索)and exploitation(加强)是强化学习的另一特点，exploit是为了保持当前reward，往已经探索的方向继续开拓加强，而explore是探索未知的方向，为了不陷入局部最优而寻找更高reward。强化学习就是根据过去已经获得的经验，不断加强当前价值函数或决策函数的预估，之后再根据新一轮决策函数去exploit andexplore新方向，这个不断优化的过程，称之为强化学习。
上图value-base模型的迭代说明了这个过程，图中E表示根据当前决策函数π去执行动作获得奖励，并更新价值函数v，I表示根据价值函数v来更新新一轮的决策函数π，这个不断迭代加强，最终决策函数和价值函数都收敛的过程就是强化的过程。
3. 强化学习同传统机器学习的比较
传统监督机器学习一般是从带标签的数据开始训练，这个数据标签是依据先验知识得到的（比如人为标计），其目标是要学习建立由输入X到输出Y之间映射关系的模型。而强化学习一般不需要这类先验知识，其是通过交互来不断学习和探索的，但又不同于非监督方法学习的是输入数据间的某种隐藏的结构（比如聚类），强化学习的在于学习决策函数，而使目标奖励最大化。
特别是对涉及到同环境进行交互的问题，传统机器学习方法需要包含先验的带标签的数据，而交互类问题，很难去标记覆盖所有情况下的动作状态，特别是状态动作空间大的情况，而强化学习通过exploit andexplore，能自动地地去探索最优的动作状态空间。
这种探索思路也非常类似于进化类算法（比如遗传算法、模拟退火、蚂蚁算法等等），其也能解决很多强化学习所涉及的环境交互问题，在很多领域上也有胜过强化学习的能力。进化学习同强化学习最大的差异在于其并没有value函数。
进化学习的一般性思路是构造很多个决策函数（模型），然后根据决策函数最终的奖励来寻找最优的决策函数。所以一般用于决策函数空间小，或者好的决策函数很容易找到，或者有大量的时间或资源可以用来探索的情况。
因为进化学习不会用到中间状态的价值预估，只会用到最终的奖励，这可能会带来一些效率上的损失，但是如果中间价值预估非常不准，或者对于环境没有较完备的认识，我们也可以考虑用进化学习来取代强化学习。
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