Искусственный интеллект. Машинное обучение

Таким образом, метод Q-обучения позволяет агенту научиться выбирать оптимальные действия в зависимости от текущего состояния среды, минимизируя количество шагов до достижения цели.

Динамическое программирование

Динамическое программирование (DP) в обучении с подкреплением (RL) – это метод, используемый для решения задач, в которых среда представляет собой марковский процесс принятия решений (MDP). Основная идея DP заключается в рекурсивном вычислении оптимальных значений функций ценности для каждого состояния или пары состояние-действие.

Эти значения оптимальной функции ценности используются для выбора оптимальных действий в каждом состоянии, что позволяет агенту принимать решения, максимизирующие суммарную награду в долгосрочной перспективе.

Принцип оптимальности Беллмана является основой динамического программирования в RL. Он утверждает, что оптимальные значения функций ценности удовлетворяют принципу оптимальности, то есть оптимальное значение функции ценности для каждого состояния равно максимальной сумме награды, которую агент может получить, начиная с этого состояния и действуя оптимально в дальнейшем.

В DP агент прогнозирует будущие награды, используя текущее состояние и действие, а также функцию перехода, которая определяет вероятности перехода из одного состояния в другое при выполнении определенного действия. Затем агент обновляет значения функций ценности для каждого состояния на основе полученных прогнозов, применяя операцию оптимальности Беллмана.

Этот процесс повторяется до сходимости, что приводит к нахождению оптимальной стратегии принятия решений.

Одним из ключевых преимуществ динамического программирования является его эффективность при наличии модели среды, которая позволяет точно предсказывать будущие состояния и награды. Однако этот метод ограничен применением в средах с большим пространством состояний из-за высокой вычислительной сложности при хранении и обновлении значений функций ценности для каждого состояния.

Пример 1

Примером задачи, решаемой с использованием динамического программирования в обучении с подкреплением, может быть задача управления роботом на основе MDP. Представим себе робота, который находится в лабиринте и должен найти оптимальный путь к выходу, минимизируя количество шагов.

1.