基于模型的强化学习 (RL) 解读 基于模型的强化学习是强化学习的一种，智能体在此构建其环境的内部模型以指导决策制定。与通过试错直接学习策略或值函数的无模型强化学习不同，基于模型的强化学习侧重于理解环境的动态——例如，状态如何响应动作而改变，以及这些转换与哪些奖励相关联。该模型允许智能体模拟潜在结果，而无需总是依赖于现实世界交互，从而实现更有效的规划。例如，使用基于模型的强化学习的机器人可以预测移动其手臂将如何影响其位置，从而减少进行物理试错实验的需要。
组成部分和工作流程 基于模型的强化学习系统通常有两个组成部分：一个**转移模型**（根据当前状态和动作预测下一个状态）和一个**奖励模型**（估计状态-动作对的奖励）。这些模型通常使用神经网络或概率方法学习。训练完成后，智能体使用该模型来模拟轨迹、评估动作并选择那些能最大化长期奖励的动作。例如，在网格世界导航任务中，智能体可以使用其模型在脑海中“推演”通往目标的路径，并在执行动作之前比较结果。蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 或模型预测控制 (MPC) 等算法常用于此类模型的规划。然而，模型的准确性至关重要：预测中的错误可能导致次优决策，需要不确定性估计或定期模型更新等技术。
权衡和用例 基于模型的强化学习的主要优点是**样本效率**——智能体与真实环境的交互次数较少，这在机器人或医疗保健等领域至关重要，因为在这些领域获取真实世界数据成本高昂或存在风险。例如，首先在模拟环境中训练自动驾驶汽车可以减少真实道路测试。然而，构建准确的模型具有挑战性，尤其是在复杂环境中。规划带来的计算开销（例如，模拟数千条轨迹）也可能成为瓶颈。开发者通常平衡使用基于模型和无模型的方法：像 Dyna-Q 这样的框架将真实经验与模型生成的经验结合起来。MuJoCo（用于物理模拟）或 PyTorch（用于模型训练）等工具常用于实现这些系统，强调实用性而非理论完美。