策略梯度（Policy Gradient）是一类强化学习算法，用于训练智能体在环境中做出决策以最大化累积奖励。与值函数方法不同，策略梯度直接学习一个策略（policy），该策略将状态映射到动作的概率分布。通过调整策略的参数，智能体可以优化其性能，以获得更高的累积奖励。
策略梯度算法的核心思想是使用梯度上升法（Gradient Ascent）来更新策略的参数，使得选择高回报动作的概率增加，而选择低回报动作的概率减少。通常使用累积奖励的期望值作为目标，使用梯度上升法来最大化该目标。
以下是策略梯度算法的基本步骤：
定义策略：使用参数化的函数来表示策略，例如使用神经网络。策略函数接受状态作为输入，输出每个动作的概率分布。
采样轨迹：通过与环境交互，使用当前策略从状态中采样动作，并记录每个状态、动作和奖励，构成一个轨迹（trajectory）。
计算回报：计算轨迹的累积奖励，即通过一系列动作获得的总奖励。
计算策略梯度：计算每个状态、动作对的策略梯度，即累积奖励乘以动作的概率。
更新策略参数：使用梯度上升法来更新策略的参数，使得策略梯度逐步增加。
重复：重复执行步骤2-5，通过与环境交互和更新策略，逐渐优化策略以获得更高的累积奖励。
以下是一个使用Python和TensorFlow库实现策略梯度算法（REINFORCE算法）的简单示例：
import numpy as np
import tensorflow as tf
import gym
# 创建环境
env = gym.make('CartPole-v1')
num_actions = env.action_space.n
num_states = env.observation_space.shape[0]
# 构建策略网络
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(num_states,)),
tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(num_actions, activation='softmax')
])
# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
# 定义训练参数
num_episodes = 1000
discount_factor = 0.99
# 策略梯度算法（REINFORCE）
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
episode_reward = 0
actions = []
rewards = []
while True:
# 选择动作
probs = model.predict(np.expand_dims(state, axis=0))
action = np.random.choice(num_actions, p=probs[0])
actions.append(action)
# 执行动作并观察结果
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
rewards.append(reward)
episode_reward += reward
if done:
# 计算累积奖励
discounted_rewards = [sum(rewards[i:] * (discount_factor ** np.arange(len(rewards) - i)))
for i in range(len(rewards))]
# 计算策略梯度并更新网络参数
with tf.GradientTape() as tape:
probs = model(np.expand_dims(state, axis=0))
log_probs = tf.math.log(probs[0, actions])
loss = -tf.reduce_mean(log_probs * discounted_rewards)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
print(f"Episode {episode+1}, Reward: {episode_reward}")
break
state = next_state
env.close()
在这个示例中，我们使用TensorFlow构建了一个简单的策略网络，然后使用REINFORCE算法在OpenAI Gym的CartPole环境中进行训练。代码中实现了策略梯度算法的基本步骤，包括选择动作、执行动作、计算累积奖励和更新策略网络参数。
请注意，这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要更多的改进和调整，以处理不同的问题和环境。
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