强化学习系列（七）：n-step Bootstrapping (步步为营）

　

bootstrapping

一、前言

在强化学习系列（五）：蒙特卡罗方法（monte carlo)和强化学习系列（六）：时间差分算法（Temporal-Difference Learning)中，我们介绍了两种用于求解环境模型未知的MDP方法：MC和TD，MC是一种每episode更新一次的方法，TD是单步更新的方法，n-step BootstrAPPing （步步为营）是一种介于TD和MC之间的方法，n-step更新一次。

本章我们仍然按照GPI思想，分prediction 和control 问题介绍n-step bootstrapping （步步为营）方法。

二、n-step TD prediction

n-step TD prediction方法是一种介于蒙特卡罗方法（Monte Carlo)和时间差分算法（Temporal-Difference Learning)之间的方法，与MC和TD的Backup图如下：

最左侧的为我们在第六章中介绍的TD(0)算法，最右侧为我们在第五章中介绍的MC算法，当在一个采样数据中选择以n步数据来更新value function 时，采用的方法为 n-step TD prediction。

此处以更新St" role="presentation">St$S_t$的state-value的估计值来说明n-step TD prediction，假设采样数据为St,Rt+1,St+1,Rt+2,...,RT,ST" role="presentation">St,Rt+1,St+1,Rt+2,...,RT,ST$S_t,R_{t+1},S_{t+1},Rt+2,...,R_T,S_T$

---

MC:

TD:(one-step return)

其中γVt(St+1)" role="presentation">γVt(St+1)$\gamma V_t(S_{t+1})$代替了γRt+2+γ2Rt+3+...+γT−t−1RT" role="presentation">γRt+2+γ2Rt+3+...+γT−t−1RT$\gamma R_{t+2}+{\gamma }^2{R}_{t+3}+...+{\gamma }^{T-t-1}{R}_T$。

two-step return:

n-step return:

---

n-step 的state value更新公式为

算法伪代码：

三、n-step TD Control

上一小节介绍了n-step TD用于prediction问题，本节介绍n-step TD Control，主要介绍分为on-policy方法(n-step Sarsa)和off-policy方法，分别对使用Importance Sampling和不使用Importance Sampling（的方法 n-step Tree Backup Algorithm），以及部分使用Importance Sampling的方法(n-step Q(σ)）做介绍。

3.1 n-step Sarsa

首先介绍on-policy方法n-step Sarsa，在第六章中我们介绍了one-step sarsa( sarsa(0) )方法，下面我们画出一系列Sarsa的backup 图。

我们重新定义n-step returns（update targets) :

当 t + n大于T时，

action-value function 更新公式为

算法伪代码为：

3.2 n-step Off-policy Learning by Importance Sampling

第六章中提到了两种off-policy的方法，我们首先来看基于 Importance Sampling 的off-policy方法。

回忆一下off-policy learning，用于采样的策略b （behavior policy) 和用于evlauate、improve的策略 π (target policy) 是两个不同的策略。为了用策略b的数据来估计策略 π，需要计算两策略之间的关系， 即 Importance Sampling ratio：

在n-step off-policy learning中，我们只需要考虑n个action，故state value function 更新公式如下：

在第五章中我们讨论过，在环境模型未知的情况下，仅仅估计state value function不能进行Policy improvement，因此，需要估计action value，此时，注意action value的更新需要state-action pair,即本时刻的state st" role="presentation">st$s_t$选择的at" role="presentation">at$a_t$是已知的，所以在估计action value时，Importance Sampling ratio从t+1时刻开始：

算法伪代码如下：

刚刚提到的基于Importance Sampling的off-Policy learning 非常简单，但不太实用，更常用的是采用per-decision importance sampleing 思想，接下来来介绍以下这种方法。

首先，普通的 n-step return可以写作：

再考虑 off-policy中，behavior policy和 target policy不同即 b≠π" role="presentation">b≠π$b\ne \pi$ ，假设在t时刻由b生成的action，永远不会被π" role="presentation">π$\pi$选择，即为0，这会导致这一组采样数据的Importance Sampling ratio为0，从而产生较大的方差。如果我们换一种方式表示update target Gt:h" role="presentation">Gt:h$G_{t:h}$的话，会更好：

此时，如果ρt=0" role="presentation">ρt=0${\rho }_t=0$，target Gt:h=Vh−1(St)" role="presentation">Gt:h=Vh−1(St)$G_{t:h}=V_{h-1}(S_t)$不为零且保持不变，所以不会引起较大的方差。这种方法叫做control variate。

对action-value的更新如下：

3.3 Off-policy Learning Without Importance Sampling:The n-step Tree Backup Algorithm

off-policy可以不通过importance sampleing的方式进行更新吗？在第六章中我们提到的Q learning 和 expected sarsa都是Off-policy Learning Without Importance Sampling，可以将这一思想引申到n-step TD 中吗？本节将介绍一种不需要Importance Sampling 的 Off-policy Learning 方法：n-step Tree Backup Algorithm。该算法的backup图如下：

该算法构建了一个树状结构，每一层的action，除了选定的action Ai" role="presentation">Ai$A_i$外，还有潜在的未被选择的action。从叶节点处反馈来更新action value 的估计值。简单来说，用所有叶节点的加权和来更新action value 的估计值。所有的叶节点均为未被选择的action，而被选择的action作为中间节点存在。

从上往下看，从St,At" role="presentation">St,At$S_t,A_t$到St+1，At+1" role="presentation">St+1，At+1$S_{t+1}，A_{t+1}$，所有未被选择的action a可能被选择的概率为π(a|St+1)" role="presentation">π(a|St+1)$\pi (a|S_{t+1})$,对action value 的估计值的贡献权重为π(a|St+1)" role="presentation">π(a|St+1)$\pi (a|S_{t+1})$，第二层，从St+1，At+1" role="presentation">St+1，At+1$S_{t+1}，A_{t+1}$到St+2，At+2" role="presentation">St+2，At+2$S_{t+2}，A_{t+2}$，所有未被选择的action a’ 可能被选择的概率为π(a‘|St+2)" role="presentation">π(a‘|St+2)$\pi (a‘|S_{t+2})$，所有叶节点（未被选择的action）对action value 的估计值的贡献权重为π(At+1,St+1)π(a′|St+2)" role="presentation">π(At+1,St+1)π(a′|St+2)$\pi (A_{t+1},S_{t+1})\pi (a^{\prime }|S_{t+2})$，第三层，所有叶节点（未被选择的action a”）对action value 的估计值的贡献权重为 π(At+1,St+1)π(At+2|St+2)π(a″|St+3)" role="presentation">π(At+1,St+1)π(At+2|St+2)π(a″|St+3)$\pi (A_{t+1},S_{t+1})\pi (A_{t+2}|S_{t+2})\pi (a^{″}|S_{t+3})$。明确了权重的分配，我们来看具体的计算过程：

---

target for on-step tree backup algorithm(Expected Sarsa)

target for two-step tree backup algorithm

target for n-step tree backup algorithm

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action value的更新公式为

算法伪代码如下：

其实，这个算法的思想在于平衡了action之间的探索问题，将采样数据中没有选择到的action以选择概率的形式体现在了target 中，相当于使得Policy b的采样数据得到扩展。

3.4 A Unifying Algorithm: n-step Q(σ)

上文中我们介绍了n-step sarsa 和 n-step tree backup algorithm，一种是只on-policy的方法，另一种是off-policy的方法，我们观察他们的backup 图发现很有意思，n-step sarsa的backup 图是一颗没有分叉的树，而 n-step tree backup algorithm的backup 图是一颗每个state选择action时都有分叉的树，那么能不能找到一个介于他们之间的算法呢？这就是n-step Q(σ)，他的backup 图如下：

使得树的一节分叉一节不分叉我们可以获得n-step Q(σ)，他的backup 图，那么n-step Q(σ)的target，也可以看做n-step sarsa 和 n-step tree backup algorithm的结合。引入一个切换变量σ" role="presentation">σ$\sigma$，当σ=1" role="presentation">σ=1$\sigma =1$时，采用sarsa，当σ=0" role="presentation">σ=0$\sigma =0$时，采用 tree backup。

由于target for n-step sarsa可以写作：

我们可以构造TD ERROR如下：

其中

可以定义n-steps Q(σ) 的returns 如下：

在off-policy中，需要在importance sample ratio中也引入σ" role="presentation">σ$\sigma$:

算法伪代码如下：

四、总结

本章中我们介绍了介于MC和TD(0)之间的方法，这些方法在性能上比MC和TD(0)优秀。但是这些方法也有缺点计算相比MC和TD(0)过于复杂，和TD(0)相比，这些算法需要更大的存储空间用来存储state，action和reward，在第12章中我们会介绍如何用小计算量和小存储空间来运用multi-step TD。

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