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由于全文太长，只好分开发了。(已完结！在专栏查看本系列其他文章）

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本系列为在学习赵世钰老师的“强化学习的数学原理” 课程后所作笔记。

课堂视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/

第一章基本概念

• grid-world example ： 一个机器人走网格的经典例子，机器人尽量避免进入forbidden grid、尽量减少拐弯、不要走出边界、…

• state: 状态，表示为一个节点，在grid-world中可以表示为一个格子（也可以添加其他信息到状态，如速度等）

• state space：状态空间，所有状态的集合。

• action：行动，能够使得状态变化的动作。（如向上/下/左/右移动，等）

• action space：行动的集合，通常依赖于当前的状态。

• state transition：状态转移，从一个状态移动到另一个状态。

  $s_5\stackrel{a_1}{\to }{s}_6$ 表示从状态$s_5$ 经过动作$a_1$ 到达状态 $a_6$

• state transition probability: 状态转移的条件概率。（例如：$p(s_2|s_1,a_2)=0.8$ 代表在状态$s_1$，行动$a_2$ 下，$s_2$的概率是0.8)

• Policy: 策略，用箭头来表示。表示在某个状态更倾向于走哪个action

  $\pi (a_1|s_1)=0,\pi (a_2|s_1)=1,\pi (a_3|s_1)=0,\pi (a_4|s_1)=0$ 表示在状态$s_1$ 有1的概率进行行动$a_2$ 。显然${\sum }_{i=1}^k\pi (a_i|s_1)=1$

• reward: 他是一个实数，代表我们的奖励，如果$reward>0$,则代表希望它发生，$reward<0$则表示不希望它发生。

  例如我们可以将“尝试逃出边界的时候，我们设$r_{bound}=-1$ , 将到达目的地设为$r_{target}=1$

  因此我们可以通过设计reward来实现到达目的地。

  $p(r=-1|s_1,a_1)=1,p(r\ne -1|s_1,a_1)=0$ 表示在状态$s_1$ 进行$a_1$ 得到-1的reward的概率是1，得到不是-1的reward的概率是0

• trajectory：一个由state、action、reward连接成的链。

• return：一个trajectory中所有的reward的总和。通过比较return来评估策略是好是坏

• Discounted rate : $\gamma \in [0,1)$ 。$discountedreturn=r_0+\gamma r_1+{\gamma }^2{r}_2+...$ ,

  $\gamma$ 通常表示是否更看重未来，$\gamma$ 越小，则越看重现在。

• Episode: 能够到达terminal states(停止状态) 的trajectory。一个Episode也叫一个Episode task与之对应的是continuing task（指永无止境的任务）。

Markov decision process（MDP）

• 集合：

  • State：状态集合

  • Action：对于每个状态s的行动集合$A(s)$

  • Reward：奖励集合$R(s,a)$

• 概率要素(probability distribution)：

  • State transition probability:$p(s^{\prime }|s,a)$ 在状态s下，进行行动a，到达另一个状态$s^{\prime }$的概率。

  • Reward probability: $p(r|s,a)$在状态s下，进行行动a，得到r的奖励的概率。

  • Policy: $\pi (a|s)$ 在状态s下，进行行动a的概率。

MDP的独特性质（markov property）：与历史无关

$p(s_{t+1}|a_{t+1}{s}_t...a_1{s}_0)=p(s_{t+1}|a_{t+1},s_t)$

$p(r_{t+1}|a_{t+1}{s}_t...a_1{s}_0)=p(r_{t+1}|a_{t+1},s_t)$