强化学习三大分类

核心目标： 教会一个智能体（比如机器人、游戏AI、推荐系统）通过试错和奖励，学会在某个环境中完成特定任务的最佳策略。

核心角色：

1. 智能体 (Agent)： 学习者，比如玩游戏的小人、控制温度的空调系统。
2. 环境 (Environment)： 智能体所处的世界，比如游戏关卡、房间、股票市场。
3. 状态 (State)： 环境在某个时刻的快照，比如游戏画面、房间的温度湿度、股票的价格成交量。
4. 动作 (Action)： 智能体能做的事情，比如上下左右移动、调高温度、买入卖出股票。
5. 奖励 (Reward)： 环境给智能体动作的即时反馈，比如吃到金币+1分、撞到墙-1分、房间达到舒适温度+0.1、亏钱-10。

目标： 智能体要找到一个策略 (Policy)，这个策略告诉它在每个状态下该做什么动作，使得长期累积的奖励总和最大化。就像玩游戏要通关得分最高，投资要长期收益最大。

强化学习三大分类：

当你在教一只狗狗学新动作（比如坐下）。

基于值的方法 (Value-Based Methods) - “算盘派”

• 核心思想： 不直接学“做什么动作”，而是学每个状态或者每个“状态-动作对”值多少钱（值）。值越高，说明这个状态（或在这个状态做这个动作）未来能拿到的总奖励越多。
  • 状态值函数 V(s)： 在这个状态s下，按当前策略走下去，预期能拿到多少总奖励。比如在游戏某个位置，V值高说明这是个好位置。
  • 动作值函数 Q(s, a)： 在状态s下，做了动作a，然后按当前策略走下去，预期能拿到多少总奖励。比如在游戏某个位置，Q(跳跃)值高说明这时跳起来很划算。
• 怎么学？
  • 智能体不断尝试（探索），观察奖励和状态变化。
  • 用观察到的结果（实际奖励 + 下一个状态的价值估计）来更新当前状态/动作的价值估计。这个更新规则基于贝尔曼方程，本质是说“当前位置的价值 ≈ 当前奖励 + 打折后的下一个位置价值”。
• 最终策略： 学好了Q值表，最优策略就很简单了：在状态s下，选Q值最大的那个动作a！ （贪婪策略）。
• 经典算法：
  • Q-Learning： 最基础也最重要！学Q表。特点是“离线学习”：更新Q值时，用“假设下一步选最优动作”的价值 (max Q)，而不管自己实际下一步会做什么（可能探索时做了随机动作）。
  • SARSA： 也是学Q表。特点是“在线学习”：更新Q值时，用实际采取的下一步动作对应的Q值。更保守，跟着当前策略走。
  • DQN (Deep Q-Network)： 革命性算法！ 当状态太复杂（比如游戏画面像素）无法用表格存Q值时，用一个神经网络代替Q表！输入状态（如图像），输出每个动作的Q值。解决了高维状态问题。关键技巧：经验回放（记住过去的经验随机抽着学，打破相关性）、目标网络（稳定学习目标）。
  • DQN变种：
    • Double DQN： 解决DQN容易高估Q值的问题（觉得啥动作都值钱），让动作选择（用主网络）和价值评估（用目标网络）分开。
    • Dueling DQN： 把Q值拆成状态值V(s)（这位置好不好）和动作优势A(s,a)（在这个位置做这动作比平均水平好多少）。让网络更聚焦学状态的好坏。
• 适合场景： 动作空间是离散的、有限的（比如游戏手柄的按键）。像下棋（动作有限）、经典游戏（上下左右开火）。
• 优点： 相对稳定。
• 缺点： 只能处理离散动作；找到最优策略依赖于价值函数估计得准不准。

基于策略的方法 (Policy-Based Methods) - “直觉派”

• 核心思想： 绕开“值”，直接学习策略本身！ 用一个函数（比如神经网络）表示策略，输入状态s，直接输出动作a（确定性策略）或者输出每个动作的概率（随机性策略）。
• 怎么学？
  • 目标就是让策略函数输出的动作序列能最大化长期累积奖励的期望。
  • 核心是策略梯度定理：它告诉你怎么调整策略函数的参数，才能让期望累积奖励增加。简单说就是：如果某个动作（或动作方向）带来了好结果（高奖励），就增加以后选这个动作（或类似动作）的概率；反之减少。
• 经典算法：
  • REINFORCE： 最基础的策略梯度算法。跑完一整局游戏（一条完整轨迹），计算总奖励，然后根据这个总奖励来调整策略。缺点： 奖励波动大（方差高），学得慢。
  • Actor-Critic (演员-评论家)： 结合了值和策略！ 是主流方法。
    • Actor (演员)： 负责执行策略，输出动作。
    • Critic (评论家)： 负责评价状态或动作的价值（学一个值函数V(s)或Q(s,a)）。
    • 怎么协作？ Critic 给 Actor 反馈：在状态s下，Actor选择的动作a到底有多好？这个反馈通常用优势函数 A(s, a) = Q(s, a) - V(s) 表示（动作a比在s状态下的平均动作好多少）。Actor就用这个优势值来更新策略（增大带来正优势的动作概率，减小带来负优势的动作概率）。Critic则通过TD误差等方法来学习更准的价值估计。
    • A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)： 利用多线程异步更新，效率高。
  • PPO (Proximal Policy Optimization)： 目前最流行最实用的策略优化算法之一！ 核心思想：更新策略时，步子别迈太大，避免新策略一下子变得和旧策略差太多导致性能崩盘。通过一个“裁剪”机制限制更新的幅度。优点： 稳定、效果好、相对容易调参。
  • DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)： 针对连续动作空间（比如方向盘转多少度、电机输出多少扭矩）设计的Actor-Critic算法。Actor输出一个确定的连续动作值（不是概率）。需要加一些噪声来探索。
  • SAC (Soft Actor-Critic)： 也是处理连续动作的先进算法。特色是引入了最大熵目标，不仅追求高奖励，还鼓励策略有一定的随机性（熵高），这样探索更充分，更容易找到全局最优解，也更鲁棒。
• 适合场景： 动作空间是连续的（机器人控制、自动驾驶）或者即使是离散但策略本身很复杂需要直接建模。也常与Actor-Critic结合处理各种场景。
• 优点： 能直接处理连续动作；可以学习随机策略（有时随机探索很重要，比如石头剪刀布）。
• 缺点： 训练可能不太稳定；样本效率有时相对较低（需要更多试错）；容易陷入局部最优。

基于模型的方法 (Model-Based Methods) - “预言家派”

• 核心思想： 智能体不光学怎么动，还要学环境是怎么运作的！ 它试图建立一个环境模型，这个模型能预测：在状态s做动作a后，下一个状态s’会是什么？能拿到多少奖励r？
• 怎么用？
  • 有了这个“世界模拟器”，智能体就可以在脑子里做计划（Planning）！不用每次都去真实环境里撞墙试错，可以在模型里模拟各种动作序列，看哪个序列预测的累积奖励最高，然后去执行第一个动作。执行完，用真实结果更新模型，再继续计划。大大减少真实交互次数！
• 经典思路/算法：
  • 动态规划 (DP)： 最理想情况，环境模型（状态转移和奖励函数）完全已知且精确。直接用数学方法（迭代贝尔曼方程）就能算出最优策略和最优价值。现实问题很少这么完美。
  • Dyna： 结合模型和无模型学习（如Q-Learning）。 智能体一边在真实环境交互学习（更新Q值），一边用这些交互数据学习环境模型。然后用学到的模型生成大量模拟数据，也用这些模拟数据来更新Q值。提高了样本效率。
  • MBPO (Model-Based Policy Optimization)： 先用数据学环境模型，然后在学到的模型上跑基于策略的方法（如PPO） 来优化策略。模型会不断用新数据更新。
  • MPC (Model Predictive Control)： 工业界常用！ 每一步都做：
    1. 观察当前状态。
    2. 用模型预测未来有限几步内不同动作序列的结果。
    3. 选择预测累积奖励最高的动作序列。
    4. 只执行这个序列的第一个动作。
    5. 下一步重复1-4。边走边看，灵活调整。
• 适合场景： 真实环境交互代价高昂、危险或缓慢（比如操控真实机器人、化学实验、金融交易）；或者环境本身是可精确建模/仿真的（比如一些棋类游戏、物理仿真器）。
• 优点： 样本效率极高（省试错次数）；能进行前瞻性规划；在仿真中训练安全。
• 缺点： 模型很难学得准！ 模型预测有误差，基于错误模型学的策略在真实环境会失效（“基于幻觉做决策”）；构建和利用模型本身有计算开销。

对比：

简单选择指南：

• 如果你的问题动作是离散的（按键选择），状态不太复杂，试试Q-Learning/DQN。
• 如果你的问题动作是连续的（控制机械臂、开车），或者需要随机策略，首选PPO、SAC这类策略梯度/Actor-Critic方法。
• 如果你有精确的环境模型或者交互代价极高（真机器人、高风险），或者能在好的仿真器里训练，基于模型的方法 (MBPO, MPC) 是首选，效率极高。
• Actor-Critic (PPO, SAC) 是当前非常通用和强大的主流选择。