Читать книгу Усиленное обучение онлайн

Состояния описывают текущее положение агента в среде. Состояние может содержать различную информацию в зависимости от конкретной задачи: позицию агента, положение объектов, исторические данные и другие релевантные параметры. Состояния представляют собой важную часть информации, которую агент использует для принятия решений. Например, в игре шахматы состояние включает текущее расположение всех фигур на доске.

Действия – это возможные операции, которые агент может совершить в текущем состоянии. Набор возможных действий может быть дискретным или непрерывным. В игре, например, действия могут включать перемещение фигуры на новую позицию, а в управлении ресурсами – распределение ресурсов между различными задачами. Каждое действие агента вызывает изменение состояния среды и ведет к получению награды.

Награды – это обратная связь, которую агент получает после выполнения действия. Награды могут быть положительными или отрицательными и служат сигналами о том, насколько успешно выполнено действие с точки зрения цели обучения. Например, в игре награда может быть очками за успешное выполнение задания, а в робототехнике – положительная оценка за достижение цели и отрицательная за столкновение с препятствием. Награды помогают агенту обучаться и корректировать свои действия, стремясь максимизировать суммарное вознаграждение.

Политика – это стратегия, определяющая выбор действий агента в каждом состоянии. Политика может быть детерминированной, когда одно и то же состояние всегда приводит к одному и тому же действию, или стохастической, когда действия выбираются с определенной вероятностью. Политика является центральным компонентом процесса обучения, так как именно она определяет поведение агента в любой ситуации. Оптимальная политика максимизирует ожидаемую суммарную награду агента в долгосрочной перспективе.

Взаимодействие этих компонентов формирует основу процесса усиленного обучения. Агент, используя политику, выбирает действия на основе текущих состояний, получает награды и обновляет свою политику, стремясь улучшить свою стратегию действий для максимизации наград. Этот цикл повторяется до тех пор, пока агент не научится действовать оптимально в заданной среде.