本書介紹強化學習理論及其Python實現(xiàn)。第1章: 從零開始介紹強化學習的背景知識, 介紹環(huán)境庫Gym的使用。第2-15章: 基于折扣獎勵離散時間Markov決策過程模型, 介紹強化學習的主干理論和常見算法。采用數(shù)學語言推導強化學習的基礎理論, 進而在理論的基礎上講解算法。Python實現(xiàn)和算法講解一一對應, 針對深度強化學習算法還給出了基于TensorFlow 2和PyTorch 1的對照實現(xiàn)。第16章: 介紹其他強化學習模型, 包括平均獎勵模型、連續(xù)時間模型、非齊次模型, 半Markov模型、部分可觀測模型等, 以便更好了解強化學習研究的全貌。
攜七大優(yōu)勢，帶你一書學透強化學習，掌握ChatGPT背后的關鍵技術。
1）內(nèi)容完備：完整地介紹了主流強化學習理論，全面覆蓋主流強化學習算法，包括了資格跡等經(jīng)典算法和MuZero等深度強化學習算法，且給出主要定理的證明過程。讓你參透ChatGPT背后的關鍵技術。
2）表述一致：全書采用統(tǒng)一的數(shù)學符號，并兼容主流強化學習教程。
3）配套豐富：每章都配有知識點總結、代碼和習題。
4）環(huán)境全面：既有Gym的內(nèi)置環(huán)境，也有在Gym基礎上進一步擴展的第三方環(huán)境，還帶領讀者一起實現(xiàn)了自定義的環(huán)境。
5）兼容廣泛：所有代碼均可在Windows、macOS、Linux上運行，提供安裝和配置方法。同時，為深度強化學習相關算法提供了TensorFlow和PyTorch的對照實現(xiàn)，學習方案任你選擇。
6）硬件要求低：所有代碼均可在沒有GPU的個人計算機上運行，也可以在線查閱運行結果。
7）版權輸出：本書內(nèi)容受到國際知名出版社Springer和評審專家認可，英文版同步輸出，以饗讀者。
為什么要寫作本書
強化學習正在改變?nèi)祟惿鐣姆椒矫婷妫夯趶娀瘜W習的游戲AI已經(jīng)在圍棋、《星際爭霸》等游戲上全面碾壓人類頂尖選手，基于強化學習的控制算法已經(jīng)運用于機器人、無人機等設備，基于強化學習的交易算法已經(jīng)部署在金融平臺上并取得了超額收益。由于同一套強化學習代碼在同一套參數(shù)設置下能解決多個看起來毫無關聯(lián)的問題，因此強化學習常被認為是邁向通用人工智能的重要途徑。
本書特色
本書完整地介紹了主流強化學習理論。
選用現(xiàn)代強化學習理論體系，突出主干，主要定理均給出證明過程�；诶碚撝v解強化學習算法，全面覆蓋主流強化學習算法，包括資格跡等經(jīng)典算法和MuZero等深度強化學習算法。
全書采用完整的數(shù)學體系各章內(nèi)容循序漸進。全書采用一致的數(shù)學符號，并兼容主流強化學習教程。
本書各章均提供Python代碼，實戰(zhàn)性強。
簡潔易懂：全書代碼統(tǒng)一規(guī)范，簡約完備，與算法講解直接對應。
查閱、運行方便：所有代碼及運行結果均在GitHub上展示，既可以在瀏覽器上查閱，也可以下載到本地運行。各算法實現(xiàn)放在單獨的文件里，可單獨查閱和運行。
環(huán)境全面：既有Gym的內(nèi)置環(huán)境，也有在Gym基礎上進一步擴展的第三方環(huán)境，還帶領讀者一起實現(xiàn)自定義的環(huán)境。
兼容性好：所有代碼在三大操作系統(tǒng)（Windows、macOS、Linux）上均可運行，書中給出了環(huán)境的安裝和配置方法。深度強化學習代碼還提供了TensorFlow 2和PyTorch對照代碼。讀者可任選其一。
版本新：全書代碼基于最新版本的Python及其擴展庫。作者會在GitHub上更新代碼以適應版本升級。
硬件要求低：所有代碼均可在沒有GPU的個人計算機上運行。
本書主要內(nèi)容
本書介紹強化學習理論及其Python實現(xiàn)。
第1章：從零開始介紹強化學習的背景知識，以及環(huán)境庫Gym的使用。
第2～15章：基于折扣獎勵離散時間Markov決策過程模型，介紹強化學習的主干理論和常見算法。采用數(shù)學語言推導強化學習的基礎理論，進而在理論的基礎上講解算法，并為算法提供配套代碼實現(xiàn)�；A理論的講解突出主干部分，算法講解全面覆蓋主流的強化學習算法，包括經(jīng)典的非深度強化學習算法和近年流行的深度強化學習算法。Python實現(xiàn)和算法講解一一對應，對于深度強化學習算法還給出了基于TensorFlow 2和PyTorch的對照實現(xiàn)。
第16章：介紹其他強化學習模型，包括平均獎勵模型、連續(xù)時間模型、非齊次模型、半Markov模型、部分可觀測模型等，以便讓讀者更好地了解強化學習研究的全貌。
勘誤與支持
本書配套GitHub倉庫https://github.com/zhiqingxiao/rlbook提供勘誤、代碼、習題答案、本書涉及的參考資料的具體信息、讀者交流群等資源。我會在GitHub上不定期更新內(nèi)容。
作者的電子郵箱是：xzqxiaozhiqing@gmailcom。
致謝
在此感謝為本書出版做出貢獻的所有工作人員。本書還采納了童崢巖、趙永進、黃永杰、李偉、馬云龍、黃俊峰、李岳鑄、李柯、龍濤、陳慶虎等專家的意見。向他們表示感謝。
特別要感謝我父母的無私支持，感謝我的上司與同事對本書出版的關心和支持。
感謝你選擇本書。祝學習快樂！
肖智清
肖智清
強化學習一線研發(fā)人員，清華大學工學博士。在國內(nèi)外出版多本人工智能專著，在知名期刊和會議上發(fā)表多篇第一作者論文。他是開源項目Gym的源碼貢獻者，并在國內(nèi)外多項程序設計和數(shù)據(jù)科學競賽上獲得冠軍。
目錄
數(shù)學符號表
前言
第1章初識強化學習111強化學習及其關鍵元素1
1．2強化學習的應用3
1．3智能體/環(huán)境接口4
1．4強化學習的分類6
1．4．1按任務分類6
1．4．2按算法分類8
1．5強化學習算法的性能指標9
1．6案例：基于Gym庫的智能體/環(huán)境接口10
1．6．1安裝Gym庫11
1．6．2使用Gym庫11
1．6．3小車上山13
1．7本章小結18
1．8練習與模擬面試19
第2章Markov決策過程2121Markov決策過程模型21
2．1．1離散時間Markov決策過程21
2．1．2環(huán)境與動力24
2．1．3策略26
2．1．4帶折扣的回報26
2．2價值27
2．2．1價值的定義28
2．2．2價值的性質28
2．2．3策略的偏序和改進34
2．3帶折扣的分布35
2．3．1帶折扣的分布的定義35
2．3．2帶折扣的分布的性質37
2．3．3帶折扣的分布和策略的等價性39
2．3．4帶折扣的分布下的期望40
2．4最優(yōu)策略與最優(yōu)價值41
2．4．1從最優(yōu)策略到最優(yōu)價值41
2．4．2最優(yōu)策略的存在性42
2．4．3最優(yōu)價值的性質與Bellman
最優(yōu)方程43
2．4．4用線性規(guī)劃法求解最優(yōu)價值48
2．4．5用最優(yōu)價值求解最優(yōu)策略51
2．5案例：懸崖尋路52
2．5．1使用環(huán)境52
2．5．2求解策略價值53
2．5．3求解最優(yōu)價值54
2．5．4求解最優(yōu)策略55
2．6本章小結55
2．7練習與模擬面試57
第3章有模型數(shù)值迭代5931Bellman算子及其性質59
3．2有模型策略迭代64
3．2．1策略評估65
3．2．2策略改進66
3．2．3策略迭代67
3．3價值迭代68
3．4自益與動態(tài)規(guī)劃69
3．5案例：冰面滑行70
3．5．1使用環(huán)境71
3．5．2有模型策略迭代求解73
3．5．3有模型價值迭代求解76
3．6本章小結76
3．7練習與模擬面試77
第4章回合更新價值迭代78
4．1同策回合更新79
4．1．1同策回合更新策略評估79
4．1．2帶起始探索的同策回合更新84
4．1．3基于柔性策略的同策回合更新86
4．2異策回合更新89
4．2．1重要性采樣89
4．2．2異策回合更新策略評估92
4．2．3異策回合更新最優(yōu)策略求解93
4．3實驗：21點游戲94
4．3．1使用環(huán)境94
4．3．2同策策略評估96
4．3．3同策最優(yōu)策略求解98
4．3．4異策策略評估101
4．3．5異策最優(yōu)策略求解102
4．4本章小結103
4、5練習與模擬面試104
第5章時序差分價值迭代10651時序差分目標106
5．2同策時序差分更新109
5．2．1時序差分更新策略評估109
5．2．2SARSA算法113
5．2．3期望SARSA算法115
5．3異策時序差分更新117
5．3．1基于重要性采樣的異策算法117
5．3．2Q學習119
5．3．3雙重Q學習120
5．4資格跡121
5．4．1λ回報122
5．4．2TD(λ)算法123
5．5案例：的士調(diào)度125
5．5．1使用環(huán)境126
5．5．2同策時序差分學習127
5．5．3異策時序差分學習130
5．5．4資格跡學習132
56本章小結134
57練習與模擬面試135
第6章函數(shù)近似方法137
6.1函數(shù)近似原理138
6.2基于梯度的參數(shù)更新139
6.2．1隨機梯度下降139
6.2．2半梯度下降141
6.2．3帶資格跡的半梯度下降142
6．3函數(shù)近似的收斂性144
6．3．1收斂的條件144
6．3．2Baird反例145
6．4深度Q網(wǎng)絡147
6．4．1經(jīng)驗回放148
6．4．2目標網(wǎng)絡151
6．4．3雙重深度Q網(wǎng)絡152
6．4．4決斗深度Q網(wǎng)絡153
6．5案例：小車上山154
6．5．1使用環(huán)境155
6．5．2用線性近似求解最優(yōu)策略156
6.5.3用深度Q網(wǎng)絡求解最優(yōu)策略161
6.6本章小結172
6.7練習與模擬面試172
第7章回合更新策略梯度方法17471策略梯度算法的原理174
7.1.1函數(shù)近似策略174
7.1.2策略梯度定理175
7.1.3策略梯度和極大似然估計的關系179
7.2同策回合更新策略梯度算法179
7.2.1簡單的策略梯度算法180
7.2.2帶基線的簡單策略梯度算法180
7.3異策回合更新策略梯度算法182
7.4案例：車桿平衡183
7.4.1用同策策略梯度算法求解最優(yōu)策略184
7.4.2用異策策略梯度算法求解最優(yōu)策略189
7.5本章小結195
7.6練習與模擬面試196
第8章執(zhí)行者/評論者197
8.1執(zhí)行者/評論者方法197
8.2同策執(zhí)行者/評論者算法198
8.2.1動作價值執(zhí)行者/評論者算法198
8.2.2優(yōu)勢執(zhí)行者/評論者算法199
8.2.3帶資格跡的執(zhí)行者/評論者算法200
8.3基于代理優(yōu)勢的同策算法201
8.3.1性能差別引理201
8.3.2代理優(yōu)勢202
8.3.3鄰近策略優(yōu)化203
8.4自然梯度和信賴域算法205
8.4.1KL散度與Fisher信息矩陣206
8.4.2代理優(yōu)勢的信賴域208
8.4.3自然策略梯度算法209
8.4.4信賴域策略優(yōu)化212
8.5重要性采樣異策執(zhí)行者/評論者算法213
8.6案例：雙節(jié)倒立擺214
8.6.1用同策執(zhí)行者/評論者算法求解最優(yōu)策略216
8.6.2用基于代理優(yōu)勢的同策算法求解最優(yōu)策略226
8.6.3用自然策略梯度和信賴域算法求解最優(yōu)策略230
8.6.4用重要性采樣異策執(zhí)行者/評論者算法求解最優(yōu)策略242
8.7本章小結246
8.8練習與模擬面試247
第9章連續(xù)動作空間的確定性策略248
9.1確定性策略梯度定理248
9.2同策確定性算法250
9.3異策確定性算法251
9.3.1基本的異策確定性執(zhí)行者/評論者算法251
9.3.2深度確定性策略梯度算法253
9.3.3雙重延遲深度確定性策略梯度算法254
9.4探索過程255
9.5案例：倒立擺的控制256
9.5.1用深
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