back up与converge

RL中的back up是什么意思呢？google了一圈也没搜出来，后来在Sutton的书中找到了。

AI的本质是search，RL可以看成一棵树，每一个node是某一个state或action，每一层表示一个时刻t,则下一层表示t+1.从根，也就是s0,走到target state的叶子结点，就完成了一个episode,每走一步就是一个step,那么back up是什么呢？

Bellman function Vπ（s）表示的是agent在状态s下，以π这个策略，得到的平均累积回报是多少，策略是什么呢？就是在一个状态下应该采取什么action，可以是deterministic，也可以是probabilistic的，因为存在P(s'|s,a),所以才有π（a|s）,否则直接定义π（s0）={a0,a1,a2,...,an}即可。不确定性造成了AI的难度。

（式1）

st表示t时刻的状态，st+1表示t时刻，s状态下，执行a后，t+1时刻agent的状态，也就是t+1时刻状态的value会影响t时刻状态的value,这就是backup。

V(s)<-V(s)+α（V(s')-V(s)）

用greedy move后的状态的value去update原来state的value，称为backup，原来状态的现在的value和s'的value更相近，

式1就是大名鼎鼎的bellman equation,终极目的就是把它解出来，当然是最快的，矩阵形式:

（式2）

qπ（s,a）表示的是在（s,a）这个状态，动作对，之后执行π策略得到的累积回报的期望，gamma是衰减因子，好像和value function差不多。

接着讲一下Q learning。

（式3）

式3表示的就是Q learning，和式1的形式很像呀，也可以体现backup，那backup和converge有什么关系呢？

（式4）

如果learned value=old value，那么Q value就收敛了。

继续学习一下value iteration和Q learning的关系：

value iteration：

Q learning应该是value iteration的一种，但是Q learning是model free的，也就是不知道转移概率T,应该是现实中大多情况都是model free的，而value iteration是知道转移概率T的。这应该也可以算作Q learning和MDP的区别。

Q learning是RL的一种，RL是P和R都未知，想得到policy，MDP是<S,A,P,R,gamma>都已知。

policy reuse 那篇论文中的实验可能不是严格的MDP，因为它在每一步都引入噪声（x,y coordinate +random value）,这个噪声会累积，所以不是Markov.

顺便学习一下policy iteration:

policy iteration 分为两步，先进行policy evaluation，再进行policy improvement。policy evaluation是什么呢？就是第一个公式，在给出policy时，让你求value function。上面用解线性方程的办法，也可以用迭代的办法

那么在reuse past policy的过程中没有进行policy evaluation，因为它本质是value iteration，Q learning。

policy improvement是根据新得到的value function，再得到新的policy。就是policy iteration中的第二个公式。

policy iteration是对policy进行更新，value iteration是对value进行更新；policy iteration循环到policy不变了，value iteration循环到policy is good enough。good enough这个词就很有意思了。他们都属于DP方法。除此之外还可以用线性规划法，MC Tree等等。那他们哪个的收敛速度快呢？

规模比较小的 MDP：策略一般能够更快地收敛。
规模很大（状态很多）MDP：值迭代比较容易（不用求线性方程组）。

线性规划和动态规划都是精确求解，异步动态规划是近似解法。

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