深度强化学习算法与应用研究现状综述

导读：本文详述了基于值函数和策略梯度的 DRL 算法，对深度Q网络、深度策略梯度及相关算法进行了梳理，并概述了近年来DRL在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用。

深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题，已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法，详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理，并综述了深度强化学习在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用研究进展。最后，对深度强化学习的算法和应用进行展望，针对一些未来的研究方向和研究热点给出了建议。

近年来，强化学习[1]方法受到了广泛的关注，其主要被用于解决序列决策问题。强化学习受到动物学习中试错法的启发，将智能体与环境交互得到的奖励值作为反馈信号对智能体进行训练。强化学习一般可以用马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）表示，主要元素包含（S, A, R, T,γ），其中，S表示所处的环境状态，A表示智能体采取的动作，R表示得到的奖励值，T表示状态转移概率，γ表示折扣因子。智能体的策略π表示状态空间到动作空间的一个映射。当智能体状态st∈S时，根据策略π采取动作at∈A，进而根据状态转移概率T转移到下一个状态st+1，同时接收环境反馈的奖励值rt∈R。强化学习的目标是不断地优化智能体的策略，从而得到最大的奖励值。智能体的值函数和动作值函数分别为V(st)和Q(st,at) ，用来评估智能体在状态st下所能得到的长期奖励的期望。智能体的最优策略可以通过优化值函数得到。

深度学习拥有强大的感知能力，在一些应用场景下甚至已经超越了人类的感知水平[2]。它采用深度神经网络提取原始输入的特征，在图像识别、语音识别、机器翻译等多个领域取得了成功。深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）基于深度学习强大的感知能力来处理复杂的、高维的环境特征，并结合强化学习的思想与环境进行交互，完成决策过程[3，4]。2015 年 DeepMind 团队在 Nature上发表了深度Q网络（deep Q-network，DQN）的文章[5]，认为DRL可以实现类人水平的控制。2017年， DeepMind 团队根据深度学习和策略搜索的方法推出了 AlphaGo[6]，击败了围棋世界冠军李世石。此后，基于DRL的AlphaGo Zero在不需要人类经验的帮助下，经过短时间的训练就击败了AlphaGo[7]。2018 年，OpenAI 团队基于多智能体 DRL （multi-agent DRL，MADRL）推出了OpenAI Five，在Dota2游戏5v5模式下击败了人类玩家[8]，并且在经过一段时间的训练后，击败了Dota2世界冠军OG 战队。2019 年，DeepMind 团队基于 MADRL推出的AlphaStar在StarCraftII游戏中达到了人类大师级的水平，并且在StarCraftII的官方排名中超越了99.8%的人类玩家[9]。可以看到，DRL在封闭、静态和确定性的环境（如围棋、游戏等）下，可以达到甚至超越人类的决策水平。

DRL算法主要分为两类：值函数算法和策略梯度算法[10，11]。值函数算法通过迭代更新值函数来间接得到智能体的策略，当值函数迭代达到最优时，智能体的最优策略通过最优值函数得到。策略梯度算法直接采用函数近似的方法建立策略网络，通过策略网络选取动作得到奖励值，并沿梯度方向对策略网络参数进行优化，得到优化的策略最大化奖励值。在算法应用的场景上，值函数算法需要对动作进行采样，因此只能处理离散动作的情况，而策略梯度算法直接利用策略网络对动作进行搜索，可以被用来处理连续动作的情况。近年来，将值函数算法和策略梯度算法结合得到的执行器ԟ评价器（actor-critic，AC）结构也受到了广泛的关注。在 AC 结构中，执行器使用策略梯度法选取动作，通过值函数对执行器采取的动作进行评价，并且在训练时，执行器和评价器的参数交替更新。

本文详述了基于值函数和策略梯度的 DRL 算法，对深度Q网络、深度策略梯度及相关算法进行了梳理，并概述了近年来DRL在视频游戏、导航、多智能体协作以及推荐系统等领域的应用。最后，总结了 DRL 目前面临的挑战，建议在采样和探索效率、奖励值设置、泛化能力等方面开展研究，更好地提升DRL算法的性能和应用效果。

http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/10.11959/j.issn.2096-6652.202034