開頭先附上強化學習（reinforcement learning）的學習視頻：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/，趕緊進行強化學習吧！

1.強化學習就是程序或智能體(agent)通過與環境不斷地進行交互學習一個從環境到動作的映射，學習的目標就是使累計回報最大化。

2.強化學習是一種試錯學習，因其在各種狀態（環境）下需要盡量嘗試所有可以選擇的動作，通過環境給出的反饋（即獎勵）來判斷動作的優劣，最終獲得環境和最優動作的映射關系（即策略）。

馬爾可夫決策過程(MDP)

馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process）通常用來描述一個強化學習問題。

智能體agent根據當前對環境的觀察采取動作獲得環境的反饋，并使環境發生改變的循環過程

蒙特卡洛強化學習

1.在現實的強化學習任務中，環境的轉移概率、獎勵函數往往很難得知，甚至很難得知環境中有多少狀態。若學習算法不在依賴于環境建模，則稱為免模型學習，蒙特卡洛強化學習就是其中一種。

2.蒙特卡洛強化學習使用多次采樣，然后求取平均累計獎賞作為期望累計獎賞的近似。

蒙特卡洛強化學習：直接對狀態動作值函數Q（s,a）進行估計，每采樣一條軌跡，就根據軌跡中的所有“狀態-動作”利用下面的公式對來對值函數進行更新。

每次采樣更新完所有的“狀態-動作”對所對應的Q（s，a），就需要更新采樣策略π。但由于策略可能是確定性的，即一個狀態對應一個動作，多次采樣可能獲得相同的采樣軌跡，因此需要借助ε貪心策略:

蒙特卡洛強化學習算法需要采樣一個完整的軌跡來更新值函數，效率較低，此外該算法沒有充分利用強化學習任務的序貫決策結構。

Q-learning算法結合了動態規劃與蒙特卡洛方法的思想，使得學習更加高效。

深度強化學習(DRL)

傳統強化學習：真實環境中的狀態數目過多，求解困難。

深度強化學習：將深度學習和強化學習結合在一起，通過深度神經網絡直接學習環境（或觀察）與狀態動作值函數Q（s，a）之間的映射關系，簡化問題的求解。

Deep Q Network(DQN)

Deep Q Network(DQN)：是將神經網略（neural network）和Q-learning結合，利用神經網絡近似模擬函數Q（s，a），輸入是問題的狀態（e.g.，圖形），輸出是每個動作a對應的Q值，然后依據Q值大小選擇對應狀態執行的動作，以完成控制。

自主學習Flappy Bird游戲

深度強化學習

2013年，Deep Mind團隊在NIPS上發表《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》一文，在該文中首次提出Deep Reinforcement Learning一詞，并且提出DQN（Deep Q-Networt）算法，實現了從純圖像輸入完全通過學習來玩Atari游戲。

Flappy Bird自主學習程序基本框架

訓練過程

訓練過程過程主要分為以下三個階段：

1.觀察期（OBSERVE）:程序與模擬器進行交互，隨機給出動作，獲取模擬器中的狀態，將狀態轉移過程存放在D（Replay Memory）中；

2.探索期（EXPLORE）：程序與模擬器交互的過程中，依據Replay Memory中存儲的歷史信息更新網絡參數，并隨訓練過程降低隨機探索率ε；

3.訓練器（TRAIN）：ε已經很小，不再發生改變，網絡參數隨著訓練過程不斷趨于穩定。

1.打開游戲模擬器，不執行跳躍動作，獲取游戲的初始狀態

2.根據ε貪心策略獲得一個動作（由于神經網絡參數也是隨機初始化的，在本階段參數也不會進行更新，所以統稱為隨機動作），并根據迭代次數減小ε的大小

3.由模擬器執行選擇的動作，能夠返回新的狀態和反饋獎勵

4.將上一狀態s，動作a，新狀態s’，反饋r組裝成（s，a，s‘，r）放進Replay Memory中用作以后的參數更新

5.根據新的狀態s‘，根據ε貪心策略選擇下一步執行的動作，周而復始，直至迭代次數到達探索期

探索期與觀察期的唯一區別在于會根據抽樣對網絡參數進行更新。

1.迭代次數達到一定數目，進入探索期，根據當前狀態s，使用ε貪心策略選擇一個動作（可以是隨機動作或者由神經網絡選擇動作），并根據迭代次數減小ε的值

2.由模擬器執行選擇的動作，能夠返回新的狀態和反饋獎勵

3.將上一狀態s，動作a，新狀態s’，反饋r組裝成（s，a，a‘，r）放進Replay Memory中用作參數更新

4.從Replay Memory中抽取一定量的樣本，對神經網絡的參數進行更新

5.根據新的狀態s‘，根據ε貪心策略選擇下一步執行的動作，周而復始，直至迭代次數到達訓練器

相關庫的介紹和安裝

tensorflow庫

TensorFlow是谷歌2015年開源的一個人工智能學習系統。主要目的是方便研究人員開展機器學習和深度神經網絡方面的研究，目前這個系統更具有通用性，也可廣泛用于其他計算領域。

TensorFlow
支持多種前端語言，包括python（python也是tensorflow支持最好的前端語言），因此一般大家利用python實現對tensorflow的調用。

安裝：conda install tensorflow

openCV庫

OpenCV是一個開源的跨平臺的計算機視覺庫，實現了大量的圖像處理和計算機視覺方面的通用算法。

本實驗采用opencv對采集的游戲畫面進行預處理

安裝：Mac+anaconda安裝opencv3非常麻煩，如需安裝請查看我的另一篇文章。

PyGame庫

Pygame是一個跨平臺的模塊，專為電子游戲設計。

Pygame相當于是一款游戲引擎，用戶無需編寫大量的基礎模塊，而只需完成游戲邏輯本身就可以了。

本實驗游戲模擬器采用Pygame實現。

安裝：conda install pygame

tensorflow庫的基本使用

理解TensorFlow

1.使用圖（graph）來表示計算任務；

2.在被稱之為會話（Session）的上下文（context）中執行圖；

3.使用tensor（張量）表示數據；

4.通過變量（variable）維護狀態；

5.使用feed和fetch可以為任意的操作（arbitrary operation）賦值或者從其中獲取數據。

6.TensorFlow是一個編程系統，使用圖來表示計算任務。圖中的節點被稱作op（Operation）,op可以獲得0個或多個tensor，產生0個或多個tensor。每個tensor是一個類型化的多維數組。例如：可以將一組圖像集表示成一個四維的浮點數組，四個維度分別是[batch，height，weight，channels]。

7.圖（graph）描述了計算的過程。為了進行計算，圖必須在會話中啟動，會話負責將圖中的op分發到cpu或gpu上進行計算，然后將產生的tensot返回。在python中，tensor就是numpy.ndarray對象。

8.TensorFlow程序通常被組織成兩個階段：構建階段和執行階段。

????????? 構建階段：op的執行順序被描述成一個圖；

?????????? 執行階段：使用會話執行圖中的op

??????????? 例如：通常在構建階段創建一個圖來表示神經網絡，在執行階段反復執行圖中的op訓練? 神經網絡。

9.交互式會話(InteractiveSession):為了方便實用Ipython之類的python交互環境，可以使用交互式會話（interactiveSession）來代替Session，使用類似Tensor.run()和Operation.eval()來代替Session.run(),避免使用一個變量來持有會話。

10.feed操作：

前面的例子中，數據均以變量或常量的形式進行存儲。Tensorflow還提供了Feed機制，該機制可以臨時替代圖中任意操作中的tensor。最常見的用例是使用tf.placeholder()創建占位符，相當于是作為圖中的輸入，然后使用Feed機制向圖中占位符提供數據進行計算，具體使用方法見接下來的樣例。

自主學習flappy bird實例程序編寫

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轉自：https://www.jianshu.com/p/42507aa63b05

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的强化学习之原理详解、算法流程及Python代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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