RL_learning/Reinforcement Learning.md

# Reinforcement Learning

## MDP

### 马尔科夫过程

$$
<S,P>
$$

### 马尔科夫奖励过程

$$
<S,P,r,\gamma>
$$

- 回报

$$
G_t=R_t+\gamma R_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+\cdots=\sum^{\infty}_{k=0}\gamma^k R_{t+k}
$$
- 价值函数

$$
\begin{aligned} V(s)&= \textrm{E}[G_t|{S}_t={s}] \\
&=\textrm{E}[R_t+\gamma V({S}_{t+1})|{S}_t={s}] \\
贝尔曼方程:\\
&=r(s)+\gamma \sum_{s'\in S}P(s'|s)V(s')
\end{aligned}
$$

### 马尔科夫决策过程

$$
<S,A,P(s'|s.a),r(s,a),\gamma>
$$

- 策略

$$
\pi(a|s)=P(A_t=a|S_t=s)
$$
- 状态价值函数

$$
V^{\pi}(s)=\textrm{E}_{\pi}[G_t|S_t=s]
$$
- 动作价值函数

$$
Q^{\pi}(s,a)=\textrm{E}_{\pi}[G_t|S_t=s,A_t=a]
$$
- 贝尔曼期望方程

$$
\begin{aligned} Q^{\pi}(s,a)&=\textrm{E}_{\pi}[R_t+\gamma Q^{\pi}(s',a')|S_t=s,A_t=a]\\
&=r(s,a)+\gamma\sum_{s'\in S}P(s'|s,a)\sum_{a'\in A}\pi(a'|s')Q^{\pi}(s',a')\\
V^{\pi}(s)&=\textrm{E}_{\pi}[R_t+\gamma V^{\pi}(s')|S_t=s]\\
&=\sum_{a\in A}\pi(a|s)\left(r(s,a)+\gamma \sum_{s'\in S}P(s'|s,a)V^{\pi}(s')\right)
\end{aligned}
$$
- 蒙特卡洛方法

  重复随机抽样，然后运用概率统计方法来从抽样结果中归纳出目标的数值估计
  
	- MDP状态价值

$$
\begin{aligned} &用策略在\textrm{MDP}上采样很多条序列，计算从这个状态出发的回报再求其期望\\
&V^\pi(s)=\textrm{E}_\pi[G_t|S_t=s]\approx \frac{1}{N}\sum^N_{i=1}G_t^{(i)}
\end{aligned}
$$
	- 一条序列只计算一次回报，也就是这条序列第一次出现该状态是计算后面的累积奖励，而后面再出现该状态时，该状态就被忽略了

$$
\begin{aligned} &(1)使用策略\pi采样若干条序列:\\
&s_0^{(i)} \xrightarrow{a_0^{(i)}} r_0^{(i)},s_1^{(i)}\xrightarrow{a_1^{(i)}} r_1^{(i)},s_2^{(i)}\xrightarrow{a_2^{(i)}} \cdots \xrightarrow{a_{T-1}^{(i)}} r_{T-1}^{(i)},s_T^{(i)}\\
&(2)对每一条序列中的每一时间步t的状态s进行以下操作：\\
&a.\quad更新状态s的计数器N(s)\leftarrow N(s)+1;\\
&b.\quad更新状态s的总回报M(s)\leftarrow M(s)+G;\\
&(3)每一个状态的价值被估计为回报的期望\\
&V(s)=M(s)/N(s)\\
&根据大数定律，当N(s)\rightarrow \infty时，有V(s)\rightarrow V^\pi(s)，所以还有一种增量更新方法：\\
&a.\quad N(s)\leftarrow N(s)+1;\\
&b.\quad V(s)\leftarrow V(s)+\frac{1}{N(s)}(G-V(s));\\
\end{aligned}
$$

- 贝尔曼最优方程

$$
\begin{aligned} V^*(s)&=\max_{\pi}V^{\pi}(s) \qquad \forall s\in S\\
&=\max_{a\in A}Q^*(s,a)\\
&=\max_{a \in A}\{r(s,a)+\gamma \sum_{s'\in S}P(s'|s,a)V^*(s')\}\\
Q^*(s,a)&=\max_\pi Q^\pi(s,a) \qquad \forall s\in S,a\in A\\
&=r(s,a)+\gamma \sum_{s'\in S}P(s'|s,a)V^*(s')\\
&=r(s,a)+\gamma \sum_{s'\in S}P(s'|s,a)\max_{a'\in A}Q^*(s',a')
\end{aligned}
$$

## value-based

### DP

- 策略迭代

  策略评估与策略提升不断循环交替，直至最后得到最优策略
  
	- 策略评估

$$
\begin{aligned}[h] &V^{k+1}(s)=\sum_{a\in A}\pi(a|s)\left( r(s,a)+ \gamma\sum_{s'\in S}P(s'|s,a)V^k(s') \right)\\
&当k\rightarrow \infty时，
序列\{V^{k}\}会收敛到V^\pi\\
&实际中，当\max_{s\in S}|V^{k+1}(s)-V^k(s)|\leq\epsilon时，结束策略评估
\end{aligned}
$$
	- 策略提升

$$
\begin{aligned} &\textrm{if}\quad \exists \quad \pi'\\
&\textrm{st.}\quad \forall s\in S, 
\quad Q^\pi(s,\pi'(s))\geq V^\pi(s)\\
&\textrm{then}\quad V^{\pi'}(s)\geq V^\pi(s)\\
&\pi'(s)=\arg \max_a Q^\pi(s,a)=\arg\max_a\{r(s,a)+\gamma\sum_{s'}P(s'|s,a)V^\pi (s')\}
\end{aligned}
$$

- 价值迭代

$$
\begin{aligned} &V^{k+1}(s)=\max_{a\in A}\{r(s,a)+\gamma\sum_{s'\in S}P(s'|s,a)V^k(s)\}\\
&\textrm{when}\quad V^{k+1}=V^k\\
&\pi(s)=\arg\max_a\{r(s,a)+\gamma\sum_{s'}P(s'|s,a)V^{k+1}(s)\}
\end{aligned}
$$

### TD

- 价值函数的蒙特卡洛

$$
V(s_t)\leftarrow V(s_t)+\alpha[G-V(s_t)]
$$
- 价值函数的时序差分

$$
\begin{aligned} &V(s_t)\leftarrow V(s_t)+\alpha[r_t+\gamma V(s_{t+1})-V(s_t)]\\
&其中，r_t+\gamma V(s_{t+1})-V(s_t)称为时序差分
\end{aligned}
$$
- Sarsa

	- 

$$
\begin{aligned} &初始化Q(s,a)\\
&\textbf{for}序列e=1\rightarrow E\quad \textbf{do:}\\
&\quad得到初始状态s\\
&\quad用\epsilon -贪婪策略根据Q选择当前状态s下的动作a\\
&\quad \textbf{for} 时间步t=1\rightarrow T\quad\textbf{do:}\\
&\qquad得到环境反馈r,s'\\
&\qquad用\epsilon -贪婪策略根据Q选择当前状态s'下的动作a'\\
&\qquad Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha[r+\gamma Q(s',a')-Q(s,a)]\\
&\qquad s\leftarrow s',a\leftarrow a'\\
&\quad \textbf{end for}\\
&\textbf{end for}
\end{aligned}
$$
	- 在线策略

$$
\begin{aligned} &行为策略（采样数据表的策略）与\\
&目标策略（用这些数据更新的策略）相同，\\
&如a和a'皆有当前策略\epsilon-Greedy(Q)采样得到
\end{aligned}
$$
	- 多步Sarsa

		- 使用n步的奖励，然后使用之后状态的价值估计

$$
G_t=r_t+\gamma r_{t+1}+\cdots +\gamma^nQ(s_{t+n},a_{t+n})
$$
		- 动作价值函数更新

$$
Q(s_t,a_t)\leftarrow Q(s_t,a_t)+\alpha[r_t+\gamma r_{t+1}+\cdots +\gamma^nQ(s_{t+n},a_{t+n})-Q(s_t,a_t)]
$$

- Q-Learning

	- 

$$
\begin{aligned} &初始化Q(s,a)\\
&\textbf{for}序列e=1\rightarrow E\quad \textbf{do:}\\
&\quad得到初始状态s\\
&\quad用\epsilon -贪婪策略根据Q选择当前状态s下的动作a\\
&\quad \textbf{for} 时间步t=1\rightarrow T\quad\textbf{do:}\\
&\qquad得到环境反馈r,s'\\
&\qquad Q(s,a)\leftarrow Q(s,a)+\alpha[r+\gamma \max_{a'}Q(s',a')-Q(s,a)]\\
&\qquad s\leftarrow s'\\
&\quad \textbf{end for}\\
&\textbf{end for}
\end{aligned}
$$
	- 离线策略

$$
\begin{aligned} &行为策略（采样数据表的策略）与\\
&目标策略（用这些数据更新的策略）不同，\\
&如a由行为策略\epsilon-Greedy(Q)采样得到，\\
&a'由当前策略\max(Q)采样得到，
\end{aligned}
$$

## policy-based

### 一般方法

- 目标函数

$$
J(\theta)=E_{S}[V_{\pi}(S)]
$$
- 策略梯度定理

$$
\frac{\partial J(\theta)}{\partial \theta}=\nabla_{\theta}J(\theta)=\mathbb{E}_{S}[\mathbb{E}_{A\backsim \pi(\cdot | S;\theta)}[\frac{\partial \ln\pi(A|S;\theta)}{\partial \theta}\cdot Q_{\pi}(S,A)]]
$$
- 随机梯度——策略梯度的无偏估计

$$
{g}(s,a;\theta)\triangleq Q_\pi(s,a)\cdot \nabla_{\theta}\ln\pi(a|s;\theta)
$$
- 策略网络提升

$$
\theta\gets\theta+\beta\cdot g(s,a;\theta)
$$

### 带基线的策略梯度方法

- 带基线的策略梯度定理——b是不依赖于A的任意函数

$$
\nabla_{\theta}J(\theta)=\mathbb{E}_{S}[\mathbb{E}_{A\backsim \pi(\cdot | S;\theta)}[(Q_{\pi}(S,A)]-b)\cdot \nabla_{\theta}\ln\pi(A|S;\theta)]
$$
- 随机梯度

$$
g_b(s,a;\theta)=[Q_{\pi}(S,A)-b]\cdot\nabla_{\theta}\ln\pi(A|S;\theta)
$$

### REINFORCE

- 折扣回报

$$
U_t=\sum_{k-t}^{n}\gamma^{k-t}\cdot R_k
$$
- 动作价值是折扣回报的期望

$$
Q_\pi(s_t,a_t)=\mathbb{E}[U_t|S_t=s_t,A_t=a_t]
$$
- 用折扣回报的观测值蒙特卡洛近似动作价值

$$
\tilde{g}(s_T,a_t;\theta)=u_t\cdot\nabla_{\theta}\ln\pi(a_t|s_t;\theta)
$$
- 策略网络提升

$$
\theta_{new}\gets\theta_{now}+\beta\cdot\sum_{t=1}^{n}\gamma^{t-1}\cdot\tilde{g}(s_t.a_t;\theta_{now})
$$

### 带基线的REINFORCE

- 策略网络

	- 折扣回报

$$
u_t=\sum_{k-t}^{n}\gamma^{k-t}\cdot r_k
$$
	- 基线——价值网络做出的预测

$$
\hat{v_t}=v(s_t;\omega)
$$
	- 带基线的策略梯度

$$
\tilde{g}(s_t,a_t;\theta)=(u_t-\hat{v_t})\cdot\nabla_{\theta}\ln\pi(a_t|s_t;\theta)
$$
	- 梯度上升

$$
\theta\gets\theta+\beta\cdot\tilde{g}(s_t,a_t;\theta)
$$

- 价值网络

	- 损失函数

$$
L(\omega)=\frac{1}{2n}\sum_{t=1}^{n}[v(s_t;\omega)-u_t]^2
$$
	- 损失函数的梯度

$$
\nabla_{\omega}L(\omega)=\frac{1}{n}\sum_{t=1}^{n}[v(s_t;\omega)-u_t]\cdot\nabla_\omega v(s_t;\omega)
$$
	- 梯度下降

$$
\omega\gets\omega-\alpha\cdot\nabla_{\omega}L(\omega)
$$

### Actor-Critic

- 策略网络

	- 用价值网络近似动作价值

$$
\hat{g}(s,a;\theta)\triangleq q(s,a;\omega)\cdot\nabla_{\theta}\ln\pi(a|s;\theta)
$$
	- 策略网络提升

$$
\theta\gets\theta+\beta\cdot\hat{g}(s,a;\theta)
$$

- 价值网络

	- TD目标

$$
\hat{y_t}\triangleq r_t+\gamma\cdot q(s_{t+1},a_{t+1};\omega)
$$
	- 损失函数

$$
L(\omega)\triangleq \frac{1}{2}[q(s_t,a_t;\omega)-\hat{y_t}]^2
$$
	- 损失函数梯度

$$
\nabla_{\omega}L(\omega)=[q(s_t,a_t;\omega)-\hat{y_t}]\cdot\nabla_{\omega}q(s_t,a_t;\omega)
$$
	- 梯度下降

$$
\omega\gets\omega-\alpha\cdot\nabla_{\omega}L(\omega)
$$

### Advantage Actor-Critic (A2C)

- 策略网络

	- 贝尔曼公式

$$
Q_\pi(s_t,a_t)=\mathbb{E}_{S_{t+1}\backsim p(\cdot|s_t,a_t)}[R_t+\gamma\cdot V_\pi(S_{t+1})]
$$
	- 优势函数(Advantage function)

$$
Q_\pi(s,a)-V_\pi(s)
$$
	- 近似策略梯度

$$
\begin{aligned}g(s_t,a_t;\theta)&=[Q_\pi(s_t,a_t)-V_\pi(s_t)]\cdot\nabla_\theta\ln\pi(a_t|s_t;\theta)\\ &=[\mathbb{E}_{S_{t+1}}[R_t+\gamma\cdot V_\pi(S_{t+1})]-V_\pi(s_t)]\cdot\nabla_\theta\ln\pi(a_t|s_t;\theta)\\
蒙特卡洛近似\\
&\thickapprox[r_t+\gamma\cdot V_\pi(s_{t+1})]-V_\pi(s_t)]\cdot\nabla_\theta\ln\pi(a_t|s_t;\theta)\\
用价值网络v(s;\omega)替换状态价值函数V_\pi(s)\\
\tilde{g}(s_t.a_t;\theta)&\triangleq [r_t+\gamma\cdot v_\pi(s_{t+1};\omega)]-v_\pi(s_t;\omega)]\cdot\nabla_\theta\ln\pi(a_t|s_t;\theta)
\end{aligned}
$$
	- 策略网络提升

$$
\theta\gets\theta+\beta\cdot\tilde{g}(s,a;\theta)
$$

- 价值网络

	- 贝尔曼公式

$$
V_\pi(s_t)=\mathbb{E}_{A_t\backsim\pi(\cdot|s_t;\theta)}[\mathbb{E}_{S_{t+1}\backsim p(\cdot|s_t,A_t)}[R_t+\gamma\cdot V_\pi(S_{t+1})]]
$$
	- TD目标

$$
\hat{y_t}\triangleq r_t+\gamma\cdot v(s_{t+1};\omega)
$$
	- 损失函数

$$
L(\omega)\triangleq\frac{1}{2}[v(s_t;\omega)-\hat{y_t}]^2
$$
	- 损失函数的梯度

$$
\nabla_\omega L(\omega)=[v(s_t;\omega)-\hat{y_t}]\cdot\nabla_\omega v(s_t;\omega)
$$
	- 梯度下降

$$
\omega\gets\omega-\alpha\cdot\nabla_{\omega}L(\omega)
$$

### TRPO

- 策略目标

## Multi-agent

### 完全合作关系

- multi-agent  cooperative A2C(MAC-A2C)

	- 策略网络

$$
\pi(A^i|S;\theta^i)
$$

		- 动作A的概率密度函数

$$
\pi(A|S;\theta^1,\cdots,\theta^m)\triangleq \pi(A^1 |S;\theta^1)\times\cdots\times \pi(A^m |S;\theta^m)
$$
		- 合作关系 MARL 的策略梯度定理

$$
\nabla_{\theta^i}J(\theta^1,\cdots,\theta^m)=\mathbb{E}_{S,A}\left[\left(Q_\pi(S,A)-b\right)\cdot \nabla_{\theta^i}\ln\pi(A^i|S;\theta^i)\right]
$$
		- 随机梯度——策略梯度的无偏估计

$$
\begin{aligned} g^i(s,a;\theta^i)&\triangleq \left(Q_\pi(s,a)-V_\pi(s)\right)\cdot\nabla_{\theta^i}\ln\pi(a^i|s;\theta^i)\\
用r_t+\gamma\cdot v(s_{t+1};\omega)近似Q_\pi(s_t,a_t)，\\用v(s_t;\omega)近似V_\pi(s_t)\\
\tilde{g}^i(s_t,a_t^i;\theta^i)&\triangleq \left(r_t+\gamma\cdot v(s_{t+1};\omega)-v(s_t;\omega)\right)\cdot \nabla_{\theta^i}\ln\pi(a_t^i|s_t;\theta^i)
\end{aligned}
$$
		- 策略网络提升

$$
\theta^i\gets\theta^i+\beta\cdot\tilde{g}^i(s_t,a_t^i;\theta^i)
$$

	- 价值网络

$$
v(s_t,\omega)
$$

		- 观测

$$
s=[o_1,\cdots,o_m]
$$
		- TD目标

$$
\hat{y_t}\triangleq r_t+\gamma\cdot v(s_{t+1};\omega)
$$
		- 损失函数

$$
L(\omega)\triangleq\frac{1}{2}[v(s_t;\omega)-\hat{y_t}]^2
$$
		- 损失函数的梯度

$$
\nabla_\omega L(\omega)=[v(s_t;\omega)-\hat{y_t}]\cdot\nabla_\omega v(s_t;\omega)
$$
		- 梯度下降

$$
\omega\gets\omega-\alpha\cdot\nabla_{\omega}L(\omega)
$$