Важно, чтобы множество действий было определено таким образом, чтобы агент мог достичь своих целей в задаче и эффективно взаимодействовать с окружающей средой. Правильно выбранные действия способствуют успешному выполнению задачи и достижению оптимальных результатов, в то время как неправильный выбор или ограничения на множество действий могут затруднить или даже привести к невозможности достижения поставленных целей.
3. Награды (Rewards): Награды в контексте марковского процесса принятия решений (MDP) представляют собой мгновенные значения, которые агент получает после выполнения определенного действия в конкретном состоянии. Эти награды могут быть положительными, отрицательными или нулевыми и обычно используются для обозначения степени удовлетворения или потерь, связанных с принятием определенного решения. Цель агента в контексте RL состоит в максимизации общей суммы наград за всю последовательность действий, что в конечном итоге должно привести к достижению его целей или оптимальному поведению в среде.
Функция вознаграждения определяется с учетом специфики задачи и желаемых результатов. Например, в игре награды могут быть связаны с достижением определенного уровня или победой, в управлении роботами – с успешным выполнением задачи или избежанием препятствий, а в финансовых приложениях – с получением прибыли или минимизацией потерь. Функция вознаграждения может быть как простой и заранее заданной, так и сложной и зависящей от динамических условий среды.
Важно отметить, что мгновенные награды могут иметь долгосрочные последствия, и агент может выбирать действия с учетом не только текущей награды, но и их влияния на будущие возможности получения наград. Подход к оценке функции вознаграждения является ключевым аспектом в разработке успешных алгоритмов обучения с подкреплением, поскольку правильное определение наград может существенно повлиять на обучение агента и его способность принимать оптимальные решения в различных ситуациях.
4. Политика (Policy): Политика (Policy) в контексте марковского процесса принятия решений (MDP) представляет собой стратегию или правило, определяющее, какие действия должен совершать агент в каждом состоянии среды. Она является ключевым элементом алгоритмов обучения с подкреплением, поскольку определяет стратегию выбора действий, направленную на достижение целей агента и максимизацию его награды.
Политика может быть детерминированной или стохастической в зависимости от того, как она выбирает действия в каждом состоянии. В случае детерминированной политики агент всегда выбирает одно и то же действие для каждого конкретного состояния. Например, если агент находится в определенном состоянии, то он всегда выбирает одно и то же действие. В то время как стохастическая политика определяет вероятностное распределение над действиями в каждом состоянии, позволяя агенту принимать решения с учетом