文末送書如何使用深度強化學習算法解決實際問題在使用深度強化學習（DeepReinforcementLearning，DRL）算法解決實際問題的過程中，明確任務需求并初步完成問題定義后，就可以為相關任務選擇合適的DRL算法了。以DeepMind的里程碑工作AlphaGo為起點，每年各大頂級會議DRL方向的論文層出不窮，新的DRL算法如雨后春筍般不斷涌現，大有“亂花漸欲迷人眼”之勢。然而，落地工作中的算法選擇并不等同于在這個急劇膨脹的“工具箱”中做大海撈針式的一對一匹配，而是需要根據任務自身的特點從DRL算法本源出發進行由淺入深、粗中有細的篩選和迭代。在介紹具體方法之前，筆者先嘗試按照自己的理解梳理近年來DRL領域的發展脈絡。1DRL算法的發展脈絡盡管DRL算法已經取得了長足進步，但筆者認為其尚未在理論層面取得質的突破，而只是在傳統強化學習理論基礎上引入深度神經網絡，并做了一系列適配和增量式改進工作。總體上，DRL沿著Model-Based和Model-Free兩大分支發展。前者利用已知環境模型或者對未知環境模型進行顯式建模，并與前向搜索（LookAheadSearch）和軌跡優化（TrajectoryOptimization）等規劃算法結合達到提升數據效率的目的。作為當前學術界的研究熱點，Model-BasedDRL尚未在實踐中得到廣泛應用，這是由于現實任務的環境模型通常十分復雜，導致模型學習的難度很高，并且建模誤差也會對策略造成負面影響。在筆者看來，任何Model-FreeDRL算法都可以解構為“基本原理—探索方式—樣本管理—梯度計算”的四元核心組件。其中按照基本原理，Model-Free

DRL又存在兩種不同的劃分體系，即Value-Based和Policy-Based，以及Off-Policy和On-Policy。如圖1所示，DQN、DDPG和A3C作為這兩種彼此交織的劃分體系下的經典算法框架，構成了DRL研究中的重要節點，后續提出的大部分新算法基本都是立足于這三種框架，針對其核心組件所進行的迭代優化或者拆分重組。圖1

Model-FreeDRL的發展脈絡和四元核心組件解構方法圖1中幾個關鍵術語的解釋是：Off-Policy指算法中采樣策略與待優化策略不同；On-Policy指采樣策略與待優化策略相同或差異很小；Value-Based指算法直接學習狀態-動作組合的值估計，沒有獨立策略；Policy-Based指算法具有獨立策略，同時具備獨立策略和值估計函數的算法又被稱為Actor-Critic算法。關于上述Model-Free

DRL算法的四元核心組件，其中：基本原理層面依然進展緩慢，但卻是DRL算法將來大規模推廣的關鍵所在；探索方式的改進使DRL算法更充分地探索環境，以及更好地平衡探索和利用，從而有機會學到更好的策略；樣本管理的改進有助于提升DRL算法的樣本效率，從而加快收斂速度，提高算法實用性；梯度計算的改進致力于使每一次梯度更新都更穩定、無偏和高效。總體而言，DRL算法正朝著通用化和高效化的方向發展，期待未來會出現某種“超級算法”，能夠廣泛適用于各種類型的任務，并在絕大多數任務中具有壓倒式的性能優勢