RL 中的动作空间是什么？ 在强化学习 (RL) 中，动作空间定义了智能体在环境中可以采取的所有可能的动作。 这是一个基本概念，因为智能体与环境交互并影响环境的能力直接取决于它可以采取的动作。 动作空间可以是离散的（一组有限的不同选择）或连续的（一系列可能的值）。 例如，在像国际象棋这样的游戏中，动作空间是离散的——每一步棋都对应一个特定的、可数的选项。 相比之下，自动驾驶汽车的转向角或加速度可能在连续的动作空间中运行，其中动作是实值的，并且可能性是无限的。 动作空间的结构严重影响算法的设计和训练方式。
示例和算法含义 离散动作空间在选择有限且定义明确的场景中很常见。 一个典型的例子是训练一个智能体玩网格世界游戏，其中“向左移动”、“向右移动”、“跳跃”或“静止不动”等动作是预定义的。 诸如 Q-Learning 或 Deep Q-Networks (DQN) 之类的算法在这里效果很好，因为它们可以通过估计每个动作的值来有效地处理有限的选择集。 然而，连续动作空间需要不同的方法。 例如，控制机器人手臂的关节角度需要在一定范围内进行精确调整。 在这里，诸如 Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) 或 Proximal Policy Optimization (PPO) 之类的算法更适合，因为它们优化输出连续值的策略（例如，扭矩或速度）。 离散动作空间和连续动作空间之间的区别直接影响智能体在训练期间如何探索和利用动作。
挑战和实际考虑 设计动作空间涉及权衡。 由于计算复杂性的增加，大的离散动作空间（例如，数千种可能的移动）会减慢学习速度。 连续空间虽然灵活，但可能需要复杂的功能逼近或归一化来防止不稳定。 例如，训练无人机悬停可能涉及连续的推力调整，但嘈杂或无界的动作值可能会导致不稳定的行为。 开发人员通常通过离散化连续空间（例如，将转向角划分为 10 个离散间隔）或使用参数化动作（例如，将离散的高级选择与连续参数组合）来简化问题。 该选择也会影响探索策略：离散空间可能使用 epsilon-greedy 方法，而连续空间通常依赖于向动作添加噪声（例如，高斯噪声）。 最终，动作空间必须平衡真实性、计算效率和智能体有效学习的能力。