PumpkinBook/docs/chapter16/chapter16.md

16.2

$$ Q{n}(k)=\frac{1}{n}\left((n-1)\times Q{n-1}(k)+v_{n}\right) $$

[推导]： $$ \begin{aligned} Q{n}(k)&=\frac{1}{n}\sum{i=1}^{n}v{i}\ &=\frac{1}{n}\left(\sum{i=1}^{n-1}v{i}+v{n}\right)\ &=\frac{1}{n}\left((n-1)\times Q{n-1}(k)+v{n}\right)\ &=Q_{n-1}(k)+\frac{1}{n}\left(vn-Q{n-1}(k)\right) \end{aligned} $$

16.3

$$ \begin{aligned} &Q{n}(k)=\frac{1}{n}\left((n-1) \times Q{n-1}(k)+v{n}\right)\ &=Q{n-1}(k)+\frac{1}{n}\left(v{n}-Q{n-1}(k)\right) \end{aligned} $$

[推导]：参见 16.2

16.4

$$ P(k)=\frac{e^{\frac{Q(k)}{\tau }}}{\sum_{i=1}^{K}e^{\frac{Q(i)}{\tau}}} $$

[解析]： $$ P(k)=\frac{e^{\frac{Q(k)}{\tau }}}{\sum_{i=1}^{K}e^{\frac{Q(i)}{\tau}}}\propto e^{\frac{Q(k)}{\tau }}\propto\frac{Q(k)}{\tau }\propto\frac{1}{\tau} $$

16.7

$$ \begin{aligned} V{T}^{\pi}(x)&=\mathbb{E}{\pi}[\frac{1}{T}\sum{t=1}^{T}r{t}\mid x{0}=x]\ &=\mathbb{E}{\pi}[\frac{1}{T}r{1}+\frac{T-1}{T}\frac{1}{T-1}\sum{t=2}^{T}r{t}\mid x{0}=x]\ &=\sum{a\in A}\pi(x,a)\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{a}(\frac{1}{T}R{x\rightarrow x{}'}^{a}+\frac{T-1}{T}\mathbb{E}{\pi}[\frac{1}{T-1}\sum{t=1}^{T-1}r{t}\mid x{0}=x{}'])\ &=\sum{a\in A}\pi(x,a)\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{a}(\frac{1}{T}R{x\rightarrow x{}'}^{a}+\frac{T-1}{T}V_{T-1}^{\pi}(x{}')]) \end{aligned} $$

[解析]：

因为 $$ \pi(x,a)=P(action=a|state=x) $$ 表示在状态$x$下选择动作$a$的概率，又因为动作事件之间两两互斥且和为动作空间，由全概率展开公式 $$ P(A)=\sum{i=1}^{\infty}P(B{i})P(A\mid B{i}) $$ 可得 $$ \begin{aligned} &\mathbb{E}{\pi}[\frac{1}{T}r{1}+\frac{T-1}{T}\frac{1}{T-1}\sum{t=2}^{T}r{t}\mid x{0}=x]\ &=\sum{a\in A}\pi(x,a)\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{a}(\frac{1}{T}R{x\rightarrow x{}'}^{a}+\frac{T-1}{T}\mathbb{E}{\pi}[\frac{1}{T-1}\sum{t=1}^{T-1}r{t}\mid x{0}=x{}']) \end{aligned} $$ 其中 $$ r{1}=\pi(x,a)P{x\rightarrow x{}'}^{a}R_{x\rightarrow x{}'}^{a} $$ 最后一个等式用到了递归形式。

16.8

$$ V_{\gamma }^{\pi}(x)=\sum {a\in A}\pi(x,a)\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{a}(R{x\rightarrow x{}'}^{a}+\gamma V_{\gamma }^{\pi}(x{}')) $$

[推导]： $$ \begin{aligned} V{\gamma }^{\pi}(x)&=\mathbb{E}{\pi}[\sum{t=0}^{\infty }\gamma^{t}r{t+1}\mid x{0}=x]\ &=\mathbb{E}{\pi}[r{1}+\sum{t=1}^{\infty}\gamma^{t}r{t+1}\mid x{0}=x]\ &=\mathbb{E}{\pi}[r{1}+\gamma\sum{t=1}^{\infty}\gamma^{t-1}r{t+1}\mid x_{0}=x]\ &=\sum {a\in A}\pi(x,a)\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{a}(R{x\rightarrow x{}'}^{a}+\gamma \mathbb{E}{\pi}[\sum{t=0}^{\infty }\gamma^{t}r{t+1}\mid x{0}=x{}'])\ &=\sum {a\in A}\pi(x,a)\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{a}(R{x\rightarrow x{}'}^{a}+\gamma V_{\gamma }^{\pi}(x{}')) \end{aligned} $$

16.10

$$ \left{\begin{array}{l} Q{T}^{\pi}(x, a)=\sum{x^{\prime} \in X} P{x \rightarrow x^{\prime}}^{a}\left(\frac{1}{T} R{x \rightarrow x^{\prime}}^{a}+\frac{T-1}{T} V{T-1}^{\pi}\left(x^{\prime}\right)\right) \ Q{\gamma}^{\pi}(x, a)=\sum{x^{\prime} \in X} P{x \rightarrow x^{\prime}}^{a}\left(R{x \rightarrow x^{\prime}}^{a}+\gamma V{\gamma}^{\pi}\left(x^{\prime}\right)\right) \end{array}\right. $$

[推导]：参见 16.7, 16.8

16.14

$$ V^{}(x)=\max _{a \in A} Q^{\pi^{}}(x, a) $$

[解析]：为了获得最优的状态值函数$V$，这里取了两层最优，分别是采用最优策略$\pi^{*}$和选取使得状态动作值函数$Q$最大的状态$\max_{a\in A}$。

16.16

$$ V^{\pi}(x)\leq V^{\pi{}'}(x) $$

[推导]： $$ \begin{aligned} V^{\pi}(x)&\leq Q^{\pi}(x,\pi{}'(x))\ &=\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x)}(R{x\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x)}+\gamma V^{\pi}(x{}'))\ &\leq \sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x)}(R{x\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x)}+\gamma Q^{\pi}(x{}',\pi{}'(x{}')))\ &=\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x)}(R{x\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x)}+\gamma \sum{x{}'\in X}P{x{}'\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x{}')}(R{x{}'\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x{}')}+\gamma V^{\pi}(x{}')))\ &=\sum{x{}'\in X}P{x\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x)}(R{x\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x)}+\gamma V^{\pi{}'}(x{}'))\ &=V^{\pi{}'}(x) \end{aligned} $$ 其中，使用了动作改变条件 $$ Q^{\pi}(x,\pi{}'(x))\geq V^{\pi}(x) $$ 以及状态-动作值函数 $$ Q^{\pi}(x{}',\pi{}'(x{}'))=\sum{x{}'\in X}P{x{}'\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x{}')}(R{x{}'\rightarrow x{}'}^{\pi{}'(x{}')}+\gamma V^{\pi}(x{}')) $$ 于是，当前状态的最优值函数为

$$ V^{\ast}(x)=V^{\pi{}'}(x)\geq V^{\pi}(x) $$

16.31

$$ Q{t+1}^{\pi}(x,a)=Q{t}^{\pi}(x,a)+\alpha (R{x\rightarrow x{}'}^{a}+\gamma Q{t}^{\pi}(x{}',a{}')-Q_{t}^{\pi}(x,a)) $$

[推导]：对比公式16.29 $$ Q{t+1}^{\pi}(x,a)=Q{t}^{\pi}(x,a)+\frac{1}{t+1}(r{t+1}-Q{t}^{\pi}(x,a)) $$ 以及由 $$ \frac{1}{t+1}=\alpha $$ 可知，若下式成立，则公式16.31成立 $$ r{t+1}=R{x\rightarrow x{}'}^{a}+\gamma Q{t}^{\pi}(x{}',a{}') $$ 而$r{t+1}$表示$t+1$步的奖赏，即状态$x$变化到$x'$的奖赏加上前面$t$步奖赏总和$Q_{t}^{\pi}(x{}',a{}')$的$\gamma$折扣，因此这个式子成立。