pomdp中关于策略梯度

资 源 简 介

pomdp中关于策略梯度

详 情 说 明

在部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）中应用策略梯度方法是一种常见的强化学习技术。POMDP框架下，智能体无法直接观测环境状态，只能通过观测信号来推断当前状态，这增加了策略学习的难度。

策略梯度方法直接在策略空间进行优化，通过计算策略性能的梯度来更新策略参数。在POMDP设置中，策略通常依赖于整个观测历史或使用递归神经网络等结构来维护一个内部状态表示。

MATLAB实现时需要考虑几个关键点：首先需要建立POMDP模型，包括状态转移概率、观测概率和奖励函数。然后设计策略网络结构，这可以是一个简单的线性函数或深度神经网络。实现中需要特别注意梯度计算，通常使用似然比方法或REINFORCE算法来计算策略梯度。

在实际代码实现中，需要包含几个核心模块：环境模拟器、策略网络、梯度计算器和参数更新器。环境模拟器生成状态、观测和奖励；策略网络根据当前观测和历史信息做出决策；梯度计算器通过采样轨迹估计梯度；参数更新器则根据梯度信息调整策略参数。

训练过程通常采用回合制，每一轮收集多个轨迹样本，计算平均梯度后进行策略更新。为减少方差，可以加入基线函数或使用优势函数等技术。收敛后，得到的策略能够在不完全观测环境下做出合理决策。