强化学习Gym库的常用API

1. 环境接口函数

这些函数由环境类（如Gym库中的环境）提供，定义了智能体如何与环境互动。

• reset(): 这是每一轮训练（或每一局游戏）开始前必须调用的函数。它的作用是将环境重置到初始状态，并返回智能体对环境的初始观测（observation）。这确保了每轮训练都在同一起点开始。

• step(action): 这是强化学习中最核心的函数。智能体通过choose_action选出一个动作后，调用env.step(action)来执行该动作。

  • 输入: 一个代表动作的变量（通常是整数或数组）。

  • 返回: 通常是一个包含4个或更多信息的元组（tuple）：

    • next_state/ observation: 下一个状态的观测值。

    • reward: 执行动作后获得的即时奖励（一个标量值）。

    • done: 一个布尔值，表示是否达到终止状态（例如，游戏结束、任务成功或失败）。

    • info: 一个字典，包含一些用于调试的额外信息（如概率、状态原始数据等），通常不用于学习算法。

• render(): 其作用是将环境的当前状态可视化地呈现出来，比如在屏幕上绘制出游戏画面或机器人姿态。这在调试代码和直观展示学习效果时非常有用，但在大规模训练时通常会关闭以提高效率。

• close(): 用于清理和释放环境占用的资源（如图形界面窗口、内存等）。

2. 智能体核心函数

这些函数是智能体类的一部分，定义了智能体如何做决策和学习。

• choose_action(state): 这是智能体的**“大脑”**之一。它接收当前的环境状态（或观测）作为输入，根据当前的策略（policy）输出一个要执行的动作。决策时可能会包含探索（exploration）行为，例如ε-greedy策略。

• learn(experience): 这是智能体更新其内部模型（如Q表、神经网络权重）的核心方法。它利用从与环境交互中获得的经验（通常是一批(state, action, reward, next_state, done)元组）来计算梯度或更新值，从而改进策略。

• store(experience): 对于许多现代强化学习算法（如DQN），将经验存储到一个叫“经验回放缓冲区（Replay Buffer）” 的数据结构中至关重要。这个函数负责完成存储工作，使得智能体可以从过去的多条经验中随机抽样进行学习，打破数据间的相关性，提高样本效率。

3. 关键概念辨析

• 状态（State） vs. 观测（Observation）:

  • 状态 (state): 指的是环境的真实、完整的内部描述。在理想情况下，知道状态就应该能确定环境未来的所有演变。例如，在Atari游戏中，状态是所有游戏内存变量的值。

  • 观测 (observation): 指的是智能体从环境中实际看到或感知到的信息。它可能是状态的一部分（部分可观），也可能是状态的某种变换（如像素画面）。智能体通常只能基于观测来做决策。

    在reset()和step()函数返回的通常是观测。

  • 简单理解：状态是环境的“上帝视角”，观测是智能体的“第一人称视角”。

4. 策略与价值函数

• 策略 (policy): 定义了智能体的行为方式，是从状态到动作的映射。可以是确定性的（如直接输出最佳动作），也可以是随机性的（如输出每个动作的概率）。智能体的终极目标就是学习到一个最优策略。
• 价值函数 (value_function): 用于评估状态或状态-动作对的好坏，代表了从该状态（或执行该动作后）出发，能获得的预期累积奖励。价值函数通常被用来指导策略的改进，例如在Q-learning中，选择使得Q值最大的动作。

5. 训练与测试函数

• train(): 通常是一个高级函数，用于组织整个训练循环（循环调用 reset, step, choose_action, learn等）。它会运行多个回合（episodes），并记录训练过程中的指标（如总奖励）。
• test(): 用于评估已训练策略的性能。在此模式下，智能体通常只 exploitation（利用）而不 exploration（探索）（例如，设置ε=0），并且不会调用learn函数更新参数，只是纯粹地运行策略并计算累积奖励。

6. 简单的交互流程

1. 初始化: env = Environment(), agent = Agent()
2. 训练循环 (for many episodes):
   • state = env.reset()// 环境重置，获取初始观测
   • done = False
   • while not done:
     • action = agent.choose_action(state)// 智能体根据状态选择动作
     • next_state, reward, done, info = env.step(action)// 环境执行动作，返回结果
     • agent.store(state, action, reward, next_state, done)// 智能体存储经验
     • agent.learn()// 智能体（可能定期）从经验中学习
     • state = next_state// 状态更新
3. 测试: agent.test(env)// 评估训练好的智能体