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上节聊完了这个强化学习从直观上的一些理解。以及它和其他的机器学习方法的一些异同点。这一节来唠唠强化学习中的一些基本的概念及其组成部分。主要就是一些概念，将其罗列出来，方便理解和观看。
强化学习中的基本概念
- Agent
Agent中文名称一般被称为智能体，或者称之为“玩家”，是整个强化学习算法的核心。整个的学习过程都在智能体内部，外部基于一些数据。是整个强化学习中最核心的部分。智能体通过action与环境交互，获得奖励反馈，进而学习调整动作以获取更大的奖励。
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智能体除了需要获得更多的奖励之外，还有一个另外一个指标衡量其学习算法：学习时间。一个好的算法会用较短时间学会相同任务。对这个问题，在实践过程中，我们通常考虑的是训练样本的使用率(Sample Efficiency)。
- Policy Function
Policy Function中文叫策略函数，这个策略就是智能体的行为准则。就像每个人不同的处事风格，当两个人看到同一个问题，解决方法往往很难一模一样。在强化学习里，看到相同的状态，所采取的动作不同，背后的原因就是Policy的不同。也有一些论文基于强化学习做用户个性化推荐，比如：淘宝。策略函数其实是一种映射，将环境的状态值映射到一个行动集合的概率分布或概率密度函数上。
- Value Function
Value Function中文叫值函数，描述地是当前状态的好坏，它会依赖于当前的Policy。举个例子来说，在斗地主的过程中拿到一手这样的牌：王炸、四个2、四个A这种，如果让一个正常水平的人对线的话，这手牌的值函数是比较大的，如果让我两岁的小外甥去打，这种Policy可能就太差了，导致这个值函数也会比较低。所以说它会依赖于当前的policy。通常将值函数定义为，它本身定义的是智能体所能拿到的期望奖励。最优值函数(the optimal value function)是所有值函数中值最大的那一个，最优策略(optimal policy)是能拿到最优值函数的那个策略。
- Model
Model是用来感知环境是如何变化的，这里并不是真实的环境，而是在Agent眼里面的环境，Model就是用来判断环境变化的。强化学习算法大致可以分为两大类：基于模型的方法(Model-Based)和无模型方法(Model-Free)。
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在Model-Based的方法里面，智能体会利用之前所学得的模型信息去完成一个任务；在Model-Free方法中，智能体仅仅依赖不断试错的一些经验数据进行学习。如果以人类为例的话，Model-Based方法就相当于知道整个世界的地图，你可以用地图做出出行的选择，而在无模型方法中，你需要不断地尝试，自己去构建这样的地图，当你探索了所有的地方之后，你才能知道哪条路是最短路径。
智能体如何与环境交互？
上文介绍了智能体需要与环境交互来获得更大的期望奖励，而奖励直接与控制效果挂钩，从而达到智能体做出先进的智能决策。那智能体是如何与环境交互获取数据的呢？
智能体在时间采取动作
，并将这个动作送到环境中去，环境将会从状态
转移到下一个状态
，基于上述过程环境还将给予一个奖励反馈
，如此往复。强化学习要做的就是使得整个序列所能获得的期望奖励最大。如下图所示：
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举个例子解释一下：假设控制一个电机(马达)，加大电流转速会增加。假设当前状态电机转速500(转/分)，有一个智能体
，在时间
给了一个加大电流5安培的动作
，电机的转速，也就是状态就会发生改变，转移到下一个状态
：转速1000(转/分)，如果此时的控制系统刚好要求电机转速是1000(转/分)，那么就会得到一个+1的奖励。
环境有多少种呢？
强化学习现在也是被用于各种领域，什么天上飞的，水底游的，陆地上跑的都有，那这些东西总结起来可以归为几类呢？从不同的角度，主要可分为以下7类：
- Deterministic Environment
在确定性环境里面，基于当前状态给一个动作，他的输出是确定的。比如下围棋，落子这个动作一旦确定，那环境接下来的状态也都确定了。
- Stochastic Environment
环境带有随机性，比如受一些外部的扰动，导致环境的参数发生一些变化等等，这种控制对象就是不稳定的会发生一些跳变，或者突变。
- Fully Observable Environment
智能体能观测到环境的所有信息，称之为完全可观测环境。比如像围棋这种，能看到整个棋盘，以及所有时间序列的对手落子位置。
- Partially Observable Environment
部分可观测环境，即环境的信息有一部分是不可见的，比如说斗地主时对方手中的牌，以及星际争霸中的战争迷雾都属于部分可观测的，或者称作非完美信息。
- Discrete Environment
当你的动作选择是离散的时候，我们称这类环境叫做离散环境，像围棋这种。
- Continuous Environment
当动作选择是连续的时候，这类环境叫做连续环境，像上文中说的控制电机的例子，动作是电流的输出，输出电流是一个连续值。
- Episodic And Non-Episodic Environment
依据序列动作之间是否具有相关性，可以将环境分为Episodic和Non-Episodic两类。episodic也被称作non-sequentia environment，当前的action不会影响未来的action。Non-Episodic也被称作sequential environment，智能体所有的动作之间都是存在相互关联的，类似打牌的时候出牌顺序也是相互关联的。
这个类似的概念在Sutton那本书中也有类似的介绍，原文如下：
In the preceding section we described two kinds of reinforcement learning tasks, one in which the agent– environment interaction naturally breaks down into a sequence of separate episodes (episodic tasks), and one in which it does not (continuing tasks).
中文大概的意思就是：强化学习任务分为两类，一类是智能体与环境交互达到一定的次数之后自然终止，另一类是一个episodes的序列有无穷多个。并且定义一个episode终止时刻的状态：absorbing state，每次都将转移到本身这个状态。
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- Single and multi-agent environment
Single and multi-agent environment顾名思义，就是单个智能体的环境和具有多个智能体的环境。多智能体一般用于一些更加复杂的任务，一般这种场景的随机性、不确定性更高。
更具体的强化学习的实验环境介绍，为了保持整个强化学习系列看起来比较简洁，我将其单独列为了一篇文章：深度强化学习中实验环境-开源平台框架汇总。
强化学习应用场景
强化学习的目前应用场景有经典控制、游戏博弈、股票预测，电网优化，控制机器人等。具体一点的话，有教育行业，依据学生的行为风格，用强化学习制定个性化的学习策略。DeepMind公司也有将强化学习用于药物、医疗方面。其实还有好多好多，像推荐系统，自然语言处理，视频监控等方面都有涉及。
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