老朽笔记：MATLAB强化学习入门（2）

Question

如题所述

Answer 1

本文继续探讨 MATLAB 产品内嵌的强化学习支持，即基础框架。在开始之前，我想强调，为了系统地掌握 MATLAB 中某一方向的内容，如强化学习，最简单的方法是通过“Get Started with xxx”章节的文档进行实践操作，如运行示例。然而，如果你想全面了解 MATLAB 在该方向提供了哪些功能或框架，最靠谱的途径是仔细阅读相关工具箱的“User's Guide”PDF 文件。尽管文档较长，但通过PDF文件中的目录功能，可以方便地定位到所需内容。

以强化学习工具箱为例，您可以访问“Reinforcement Learning Toolbox™ User's Guide”进行深入了解。此外，MATLAB 还提供了针对每个工具箱的“Reference”PDF，列出了图形化应用程序、函数、对象和 Simulink 功能块等。虽然未公开的函数可能存在较大的不确定性或不完整，但资深用户可能会直接或间接使用这些函数，具体情况可自行探索或咨询 MathWorks 技术支持。

强化学习工具箱以源代码（.m + .slx）形式提供，通过阅读源代码可以深入了解 MATLAB 实现强化学习的细节。默认目录通常位于 %MATLABROOT%\toolbox\rl\rl，其中 %MATLABROOT% 是 MATLAB 安装路径。

值得一提的是，强化学习工具箱提供了图形化应用程序 Reinforcement Learning Designer，通过它可以设计智能体而无需编写代码，简化了环境模型与智能体接口的匹配工作。但关于该应用的详细讨论将留待后续文章，有兴趣的读者可自行探索。

强化学习工作流主要包括三部分：环境建模、奖励值计算定义、智能体建模。环境建模涉及系统如何响应智能体的动作，奖励值计算定义了智能体性能的量化指标，智能体建模则关注于如何学习最优策略以实现目标。关于 MATLAB 提供的基础框架，我们将围绕这三个方面进行阐述。

接下来，我们将从 MATLAB 中预定义的环境模型开始讨论。这些模型涵盖了游戏策略、控制理论的经典案例等。在 R2022b 版本中，MATLAB 自带了多个环境模型，如 GridWorld、Cart-Pole、双积分环境等，这些模型以 MATLAB 类的方式定义。用户可以通过 rlPredefinedEnv 函数加载它们，也可以通过查看 rl.env.MATLABEnvironment 目录中的类图来了解其结构。

除了预定义的模型，MATLAB 还允许用户通过自定义函数构建自己的环境模型。这种方法相对直观，仅需要定义 step 和 reset 函数。MATLAB 提供了具体的示例和文档指导，帮助用户快速实现这一目标。同时，MATLAB 还提供了 rlCreateEnvTemplate 功能，通过此工具可以从模板创建自定义的环境模型，进一步简化了这一过程。

在定义奖励信号时，MATLAB 提供了灵活的选项，包括连续和离散奖励函数。选择合适的奖励信号对于引导智能体的学习过程至关重要。在创建智能体时，MATLAB 提供了多种智能体类型，如基于价值、基于策略或 actor-critics 类型，每种类型都有其适用的场景。

在训练智能体方面，MATLAB 提供了 rlTrainingOptions 函数来配置训练参数，并通过 train 函数完成训练过程。训练后的智能体可以保存为 .mat 文件，方便后续使用或进一步优化。MATLAB 还提供了丰富的文档，包括“Train Reinforcement Learning Agents”、“Training and Validation”等章节，涵盖了从基本训练到高级优化和验证的全过程。

总体而言，MATLAB 为强化学习提供了全面的框架支持和丰富的资源，从环境建模、智能体设计到训练与验证，用户可以根据实际需求灵活应用。随着后续文章的展开，将深入探讨具体功能和应用实例，帮助读者更好地掌握强化学习在 MATLAB 中的实践。