劉俊利

（西南科技大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，綿陽 621000）

0 引言

近年來，隨著科技的發(fā)展，人工智能在多個領(lǐng)域均取得了令人矚目的成就。其中AlphaGo[1]以3 比0 的總比分戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍柯潔就是其標志性成果之一，而關(guān)于這次勝利背后所運用到的技術(shù)，強化學(xué)習(xí)是核心之一。強化學(xué)習(xí)的算法主要分為兩大類：一種是基于值的算法（Value-Based），另一種是基于策略的算法（Policy-Based）。基于值的算法是通過計算每一個狀態(tài)動作的價值，選擇價值最大的動作執(zhí)行；基于策略的算法直接對策略進行建模。兩者方式不同，但核心都是在行動-評價的環(huán)境中獲得學(xué)習(xí)信息并更新模型參數(shù)，改進行動方案以適應(yīng)環(huán)境。Q-Learning 是強化學(xué)習(xí)中基于值的經(jīng)典算法之一，它能夠很好地體現(xiàn)強化學(xué)習(xí)的思想并且已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。本文將分析Q-Learning 算法的原理及公式，然后借助TensorFlow訓(xùn)練框架的算力，最終完成該算法的運行與實現(xiàn)。

1 強化學(xué)習(xí)簡介

強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）[2]是機器學(xué)習(xí)的一個重要分支。有別于其他傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模式，它受到行為主義心理學(xué)啟發(fā)，模擬生物的學(xué)習(xí)過程，不要求預(yù)先給定任何數(shù)據(jù)，也沒有監(jiān)督者，強調(diào)在給定情景下不斷試錯，最終學(xué)習(xí)得出最佳策略。強化學(xué)習(xí)有5 個核心概念，分別為：智能體（Agent）、環(huán)境（Environment）、行動（Action）、狀態(tài)（State）和獎勵（Reward）。智能體可以理解為機器人，用于完成學(xué)習(xí)任務(wù)；環(huán)境是一個外部系統(tǒng)，智能體存在于環(huán)境中；動作是智能體輸出的行為；狀態(tài)用于描述環(huán)境和智能體的關(guān)系，是做出決策的依據(jù)；獎勵是環(huán)境提供給智能體的反饋信號，用于評價智能體某一行動的好壞。具體地，它們的關(guān)系如圖1 所示。

圖1 強化學(xué)習(xí)關(guān)系圖

t 表示t 時刻；St表示t 時刻的環(huán)境狀態(tài)；rt表示t時刻環(huán)境對當前動作或者狀態(tài)的回報；αt表示t 時刻選擇的行為。智能體通過感知t 時刻的St和rt選擇執(zhí)行αt，αt執(zhí)行后影響環(huán)境，環(huán)境狀態(tài)立即由St變?yōu)镾t+1，同時新的環(huán)境立即給出回報rt+1反饋給智能體。直到新的環(huán)境狀態(tài)為結(jié)束狀態(tài)，強化學(xué)習(xí)需要不斷循環(huán)這一過程。

2 Q-Learning算法

2.1算法思想

Q-Learning 算法[3]是一種基于值的算法，Q-table和Q(s,a)函數(shù)是該算法的核心。Q-table 是一張存儲Q值的表格，用于指導(dǎo)智能體的行動，它的每一列代表一個動作，每一行表示一個狀態(tài)。Q(s,a)函數(shù)又稱動作值函數(shù)（action-value function），用于計算在s 狀態(tài)執(zhí)行了a 行為后的期望獎勵數(shù)值，計算所得即Q 值最終完成Q-table 單元格的填充。具體Q(s,a)函數(shù)公式如式（1），Q-table 表格如表1。

表1 Q-table 表格

2.2 算法流程

由于Q-Learning 算法要實現(xiàn)智能體在環(huán)境中學(xué)習(xí)，所以在算法執(zhí)行之前首先要完成環(huán)境的定義，完成環(huán)境的定義后開始Q-Learning 算法的具體流程：首先要對Q-table 進行初始化，在其所有單元格內(nèi)設(shè)定相同的初始值（大多數(shù)情況下是0）。然后智能體開始對環(huán)境進行探索，在不斷嘗試和接收反饋的過程中，Q-table通過迭代使用Bellman 方程[4]實現(xiàn)單元格內(nèi)Q(si,aj)值的更新，找到對于每個狀態(tài)來說的最佳動作，最終通過Q-table 得到最優(yōu)策略。具體流程如圖2 所示。

圖2 Q-Learning 算法流程

3 Python實現(xiàn)

3.1 定義迷宮環(huán)境

定義一個5 行9 列的迷宮地圖并將智能體的位置為作為狀態(tài)，設(shè)置其具體位置為（self.x，self.y），self.x 和self.y 初始值均為1。智能體在迷宮中各種行為的表示是環(huán)境定義的重點，interact 函數(shù)中的action 屬性共有4 個取值：0，1，2，3，分別表示四個基本動作：向上、向下、向左、向右，每個動作的執(zhí)行環(huán)境都會判斷并給予相應(yīng)的回報。

def interact（self，action）：

assert self.is_end is False

new_x=self.x+DX[action]#新的x 坐標

new_y=self.y+DY[action]#新的y 坐標

new_pos_char=self.map[new_x][new_y]#新的位置

self.step+=1#表示已經(jīng)走了幾步

if new_pos_char=='.'：#如果走到墻壁

reward=0 #不改變位置且沒有獎勵

elif new_pos_char==''：#如果沒有寶藏

self.x=new_x

self.y=new_y

reward=0#走到新的位置但是沒有獎勵

elif new_pos_char=='o'：#如果有寶藏

self.x=new_x

self.y=new_y#走到新的位置

self.map[new_x][new_y]='' #更新地圖

self.is_end=True #游戲結(jié)束

reward=100#獲得100 獎勵

self.total_reward+=reward

return reward

3.2 定義Q-Learning算法

Q 函數(shù)是Q-Learning 算法的核心，首先定義Q函數(shù)：

e=Env（）#環(huán)境

Q= np.zeros（（e.state_num，4））#e.state_num 表示狀態(tài)的總數(shù)，4 表示可以執(zhí)行4 個動作

然后學(xué)習(xí)計算定義好的Q 函數(shù)的值，具體程序如下：

for i in range（200）：#進行200 次游戲

e=Env（）#每進行一次游戲都需要初始環(huán)境

while（e.is_end is False）and（e.step

action = epsilon_greedy（Q，e.present_state）#依據(jù)Q 值和當前狀態(tài)，利用ε-greedy 策略[5]挑選行動

state=e.present_state#當前狀態(tài)

reward=e.interact（action）#當前回報

new_state=e.present_state#新的狀態(tài)

Q[state，action]=（1-ALPHA）*Q[state，action]+

ALPHA *（reward + GAMMA * Q[new_state，：].max（））#更新Q 值

其中更新Q 值對應(yīng)的公式具體如式（2）：

4 程序運行界面效果

利用深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow[6]實現(xiàn)一個簡單的Q-Learning 算法示例：一個自動尋寶的機器人，運行效果如圖4 所示（運行結(jié)果太長，只能截取部分），效果非常直觀。其中A 表示智能體，o 表示迷宮里的寶藏，智能體一共玩了200 次這個游戲且每次游戲結(jié)束后運行界面均會顯示智能體的整個動作過程。在200 次的游戲過程中，明顯可以感受到智能體在不斷地“學(xué)習(xí)”且最終確實達到了以較少步驟獲得獎勵的目標，實現(xiàn)了Q-Learning 算法。

圖3 運行效果

5 結(jié)語

本文首先介紹了強化學(xué)習(xí)的基本概念，之后給出了Q-Learning 算法的算法思想和算法流程，然后利用TensorFlow 搭建迷宮環(huán)境，定義并訓(xùn)練Q 函數(shù)，最終實現(xiàn)Q-Learning 算法的一個簡單示例：一個自動尋寶的機器人。運行結(jié)果良好，在200 次的游戲中機器人確取得了較好的學(xué)習(xí)效果，實現(xiàn)了Q-Learning 算法，也證明了Q-Learning 算法確實可以實現(xiàn)在沒有任何監(jiān)督的情況下找到最優(yōu)策略。