Вопрос или проблема
У меня только ограниченные знания о методах обучения с подкреплением, и я задаюсь вопросом, является ли это подходящим методом для решения проблемы черного ящика, с которой я столкнулся, и что на самом деле определяет задачу обучения с подкреплением.
Мне нужно оптимизировать метрику вознаграждения, основанную на входных данных, представляющих собой двумерный массив 2xn, где n фиксировано и обычно находится в диапазоне от 10 до 200. Для каждого n есть два параметра, выбранных из непрерывного пространства. Каждое n представляет собой временной шаг, на который действие применяется к состоянию, однако вознаграждение может быть определено только после завершения всех n шагов.
Однако цель заключается не в создании модели для предсказания, применяющей действие, наблюдающей состояние, применяющей действие и так далее. Она должна генерировать все действия 2xn, приводящие к желаемому конечному состоянию, чтобы быть жизнеспособной на практике. Аналогия заключается в создании модели с целью игры в шахматы. Она должна предсказывать все ходы, приводящие к победе, в самом начале.
Я был бы очень признателен за любые мнения по этому поводу!
Ответ или решение
Рассмотрим, что такое задача обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) и как она соотносится с вашей задачей оптимизации.
Что такое задача обучения с подкреплением?
Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, который основывается на концепции агента, взаимодействующего с окружающей средой для достижения определенной цели. Основные компоненты задачи RL включают в себя:
- Агент — это сущность, принимающая решения (в вашем случае, это может быть алгоритм, который выбирает действия на основе состояния).
- Состояние — это описание текущей ситуации в окружающей среде, на основании которого агент принимает решения.
- Действие — выбор, который делает агент в текущем состоянии.
- Награда (Reward) — обратная связь, получаемая агентом после выполнения действия, которая показывает, насколько оно было успешным или неудачным.
- Политика (Policy) — это стратегия агента, определяющая, какие действия он должен выполнять в различных состояниях.
- Фаза обучения — в процессе обучения агент итеративно улучшает свою политику на основе наград, получаемых в ходе взаимодействия с окружающей средой.
Ваша задача и ее связь с RL
Ваша задача заключается в оптимизации метрики награды, основываясь на входных данных, представляющих собой двумерный массив размерностью 2xn. В данном случае вы хотите получить последовательность действий, которые приведут к желаемому состоянию (в вашем примере — к выигрышу в шахматах). Однако важный нюанс заключается в том, что вы получили награду только после завершения всех шагов (то есть после выполнения всех n действий).
Определение RL проблемы в вашем контексте:
-
Состояние: Ваша задача не имеет четкого формального описания состояния в каждой момент времени. Если вы исполняете н шагов подряд, то возможно, стоит воспринимать состояние как полное состояние системы после выполнения всех предыдущих действий.
-
Действия: Выбор всех 2xn действий можно рассматривать как последовательность действий, но в классическом RL действием является решение на каждую из итераций (переход от состояния к состоянию).
-
Награда: Возврат к задаче — это ваш приз по завершении всех шагов. Имея фиксированное количество n, это делает задачу похожей на задачу с опозданием (delayed reward), которая представляет собой некоторую сложность, так как агент не может получать мгновенные отклики.
Возможно ли использовать RL для вашей задачи?
Обучение с подкреплением может быть подходящим методом, но оно требует некоторых модификаций для обработки вашей специфики:
-
Марковское принятие решений (MDP): Вам потребуется создать MDP, где состояния будут представлять завершенные истории действий, а действия будут представлять последовательности, которые вы хотите генерировать.
-
Формулирование задачи: Возможно, вам придется применить метод, подобный делению полной задачи на подзадачи, чтобы обучить агента генерировать ход за ходом. Это может быть, например, использование техники иерархического обучения с подкреплением.
-
Награды: Пересмотрите, как вы можете формулировать промежуточные награды или разбирать вашу основную задачу на более мелкие, для получения более быстрых откликов.
Заключение
В заключение, задача оптимизации, которую вы описали, может быть решена с помощью методов RL, однако для достижения успешного результата потребуется разработать соответствующую схему моделирования, которая учитывает специфику вашей задачи, такие как задержка в наградах и отсутствие немедленных состояний. Это потребует дополнительных подходов к формулированию проблемы, вероятно, включая деление ее на подзадачи и иерархические подходы.