مقدمه

الگوریتم Q-Learning یکی از شناخته‌شده‌ترین و ساده‌ترین الگوریتم‌ها برای حل مسائلی است که با فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) مدل‌سازی می‌شوند. این الگوریتم که در دسته‌ی روش‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) قرار دارد، به عامل‌ها (Agents) کمک می‌کند تا یاد بگیرند چگونه در محیط عمل‌های بهینه‌ای را انجام دهند که در نهایت منجر به بیشترین پاداش ممکن دست یابند.

Q-Learning چیست؟

Q-Learning یک الگوریتم یادگیری تقویتی بدون مدل است که به عامل (Agent) امکان می‌دهد تا از طریق به‌روزرسانی مکرر مقادیر Q، سیاست انتخاب عمل بهینه را یاد بگیرد. مقادیر Q، نمایانگر پاداش‌های مورد انتظار برای اقدامات مختلف در وضعیت‌های خاص هستند. عامل با تمرکز بر یادگیری ارزش هر عمل، بدون نیاز به مدل دقیق از محیط، سعی می‌کند به مقادیر بهینه‌ی Q دست یابد. در این روش، عامل با آزمون و خطا، از جمله کاوش (Exploration) برای شناخت بهتر محیط، گزینه‌های مختلف را بررسی می‌کند. کاوش به عامل این امکان را می‌دهد که با امتحان کردن اقدامات مختلف، اطلاعات بیشتری از محیط به دست آورد و تصمیم‌گیری‌های بهتری داشته باشد.

 

 

تصور کنید رباتی در یک هزارتو در حال حرکت است. Q-Learning به ربات این امکان را می‌دهد که هزارتو را کاوش کند، جوایز (مانند رسیدن به خروجی) را کشف کند و بیاموزد که کدام اقدامات (مثل چرخش به چپ یا راست) در مکان‌های مختلف هزارتو به آن جوایز منجر می‌شوند.

 

 

 

این الگوریتم زیرمجموعه‌ای از تکنیک‌های یادگیری تفاوت زمانی است، که در آن عامل با مشاهده نتایج، تعامل با محیط و دریافت بازخورد به شکل پاداش، اطلاعات جدید کسب می‌کند.

تفاوت الگوریتم‌های بدون مدل (Model-Free) و با مدل (Model-Based)

در یادگیری تقویتی، الگوریتم بدون مدل به نوعی از الگوریتم‌ها گفته می‌شود که نیازی به دانستن جزئیات ساختار محیط ندارد. در این الگوریتم‌ها، عامل تنها با تجربه و تعامل با محیط یاد می‌گیرد که در هر حالت بهترین اقدام چیست Q-Learning .نمونه‌ای از این الگوریتم‌هاست؛ در این روش، عامل به محاسبه‌ی مقداری به نام Q-Value می‌پردازد که نشان‌دهنده‌ی ارزش هر اقدام در وضعیت‌های مختلف است، بدون آنکه نیازی به دانستن ساختار محیط داشته باشد. عامل تنها نیاز دارد بداند که در ازای هر اقدام چه پاداشی دریافت می‌کند.

در مقابل، الگوریتم‌های با مدل مانند الگوریتم‌های برنامه‌ریزی پویا به اطلاعات کاملی از محیط نیاز دارند (مثلاً احتمال انتقال بین حالت‌ها) تا بتوانند نتایج اقدامات را پیش‌بینی و از این اطلاعات در تصمیم‌گیری استفاده کنند.

برای مثال، اگر بخواهید برای رباتی که در آزمایشگاهی حرکت می‌کند، الگوریتمی طراحی کنید:

الگوریتم بدون مدل(Q-Learning): به ربات اجازه می‌دهید با حرکت در آزمایشگاه یاد بگیرد که در هر نقطه و وضعیت (مانند کنار میز یا نزدیک دیوار)، بهترین اقدام چیست تا به هدف (مثلاً میز آزمایش) برسد. ربات در هر نقطه پاداش یا جریمه‌ای دریافت می‌کند و با تکرار، یاد می‌گیرد که کدام اقدامات او را سریع‌تر به هدف می‌رسانند.

الگوریتم با مدل: در این حالت، از پیش به ربات اطلاعات کامل محیط را می‌دهید، مانند «اگر از نقطه‌ی A به سمت B حرکت کنی، با ۹۰٪ احتمال به نقطه C خواهی رسید». ربات از این اطلاعات برای پیش‌بینی بهترین مسیر استفاده کرده و تصمیمات خود را بر اساس این پیش‌بینی‌ها بهینه می‌کند.

مولفه‌های کلیدی Q-Learning

1.Q-Values or Action-Values

مقادیر Q برای حالت‌ها و اقدامات تعریف می‌شوند. به طوری که Q(s,a) نشان‌دهنده‌ی تخمینی از میزان مطلوبیت انجام اقدام a در حالت s است. این مقدار، به‌طور تدریجی با استفاده از قانون به‌روزرسانی تفاوت زمانی (TD-Update) محاسبه می‌شود.

2.پاداش‌ها و قسمت‌ها (Rewards and Episodes)

یک عامل در طول عمر خود از یک حالت شروع (start state) آغاز می‌کند و با انتخاب اقدامات مختلف و تعامل با محیط، چندین انتقال از حالت فعلی به حالت بعدی را تجربه می‌کند. در هر مرحله، عامل از یک حالت عملی را انتخاب می‌کند، پاداشی از محیط دریافت می‌کند و سپس به حالت دیگری منتقل می‌شود. اگر در هر نقطه از زمان عامل به یکی از حالت‌های پایانی (terminating states) برسد، به این معناست که دیگر امکان انجام انتقال‌های بیشتر وجود ندارد و این وضعیت به عنوان پایان یک قسمت (episode) شناخته می‌شود.

3.تفاوت زمانی (Temporal Difference یا TD-Update)

قانون تفاوت زمانی یا TD-Update به صورت زیر نمایش داده می‌شود:

 

این قانون به‌روزرسانی برای تخمین مقدار Q در هر مرحله زمانی تعامل عامل با محیط اعمال می‌شود. عبارات به‌کار رفته در این قانون به شرح زیر توضیح داده می‌شوند:

s: وضعیت فعلی عامل است.

a: عملکرد فعلی که بر اساس یک سیاست خاص انتخاب شده است.

s’: حالت بعدی که عامل به آن منتقل می‌شود.

a’: بهترین اقدام بعدی که باید با استفاده از تخمین فعلی مقدار Q انتخاب شود، به این معنی که اقدام با حداکثر مقدار Q در حالت بعدی انتخاب شود.

پاداش فوری (R): پاداشی است که عامل بلافاصله پس از انجام اقدام a در حالت s دریافت می‌کند. این پاداش به عنوان بازخوردی از محیط عمل می‌کند.

ضریب تخفیف (𝛾): این پارامتر اهمیت پاداش‌های آینده را نسبت به پاداش‌های فوری مشخص می‌کند که معمولا بین 0 و 1 است. مقدار γ نزدیک به 1 به این معناست که عامل به پاداش‌های آینده بیشتر اهمیت می‌دهد.

نرخ یادگیری  (α): این پارامتر تعیین‌کننده‌ی سرعت به‌روزرسانی مقادیر Q است و مقدار آن بین 0 و 1 قرار دارد. مقادیر بالاتر α به معنای یادگیری سریع‌تر هستند، اما ممکن است موجب ناپایداری مقادیر Q شوند.

Q(s,a): مقدار Q برای حالت s و اقدام a است که نشان‌دهنده‌ی تخمینی از مطلوبیت انجام اقدام a در حالت s می‌باشد.

 : این عبارت نشان‌دهنده‌ی بیشترین مقدار Q برای تمام اقدامات ممکن a’ در حالت جدید s’ است و به عامل کمک می‌کند تا بهترین گزینه را برای اقدامات آینده شناسایی کند.

این قانون به‌روزرسانی با مقایسه مقدار فعلی Q(s,a) با ترکیب پاداش فوری و بهترین مقدار Q در حالت جدید، به تدریج مقادیر Q را به سمت مقادیر بهینه هدایت می‌کند.

4.انتخاب مسیر عمل با استفاده از سیاست ϵ-greedy (Selecting the Course of Action with ϵ-greedy policy)

یک روش ساده برای انتخاب اقدام بر اساس تخمین‌های کنونی مقدار Q، سیاست ϵ-greedy است. این سیاست به این صورت عمل می‌کند:

اقدام با مقدار Q برتر (بهره‌برداری یا Exploitation) (Superior Q-Value Action (Exploitation)):

1.استراتژی ϵ-greedy: عامل تصمیم‌گیری خود را بر اساس این استراتژی انجام می‌دهد که در بیشتر موارد به انتخاب اقدامات می‌پردازد.

2.انتخاب اقدام با بالاترین مقدار Q: در حالتی که عامل بهره‌برداری می‌کند، او عملی را انتخاب می‌کند که در حال حاضر بالاترین مقدار Q را دارد.

3.بهینه‌سازی بر اساس درک کنونی: در این حالت بهره‌برداری، عامل مسیری را انتخاب می‌کند که با توجه به درک کنونی‌اش، آن را بهینه می‌داند.

کاوش از طریق اقدام تصادفی (Exploration through Random Action):

1.احتمال ϵ: با احتمال ϵ ، عامل به‌جای انتخاب مسیری که بالاترین مقدار Q را دارد، تصمیم‌گیری می‌کند.

2.انتخاب تصادفی اقدام: در این حالت، عامل هر اقدامی را به‌صورت تصادفی انتخاب می‌کند، صرف‌نظر از مقادیر Q مربوط به آن اقدامات.

3.کاوش برای یادگیری: این انتخاب تصادفی به عامل این امکان را می‌دهد که درباره مزایای احتمالی اقدامات جدید یاد بگیرد و به نوعی کاوش کند.

Q-Learning چگونه کار می‌کند؟

مدل‌های Q-Learning  در یک فرایند تکراری شرکت می‌کنند که در آن اجزای مختلف به همکاری برای آموزش مدل می‌پردازند. این فرایند تکراری شامل کاوش عامل در محیط و به‌روزرسانی مداوم مدل بر اساس این کاوش است.

مولفه‌های کلیدی Q-Learning عبارتند از:

1.عامل (Agents): موجودیت‌هایی که در یک محیط فعالیت می‌کنند، تصمیم‌گیری می‌کنند و اقداماتی را انجام می‌دهند.

2.وضعیت (States): متغیرهایی که موقعیت کنونی یک عامل را در محیط شناسایی می‌کنند.

3.اقدام (Actions): عملیاتی که عامل در حالت‌های خاص انجام می‌دهد.

4.پاداش (Rewards): پاسخ‌های مثبت یا منفی که بر اساس اقدامات عامل به او ارائه می‌شود.(بازخوردهایی که بعد از انجام یک عمل دریافت می‌کنیم.)

5.قسمت (Episodes): مواردی که در آن عامل فعالیت‌های خود را به پایان می‌رساند و پایان یک قسمت را مشخص می‌کند.

6.Q-Value: معیارهایی که برای ارزیابی اقدامات در حالت‌های خاص استفاده می‌شوند.

روش‌های تعیین ارزش Q  (Q-Values)

دو روش برای تعیین مقادیر Q وجود دارد:

1.تفاوت زمانی (Temporal Difference): محاسبه شده با مقایسه مقادیر حالت و اقدام کنونی با مقادیر قبلی.

2.معادله بلمن (Bellman’s Equation):

• الگوریتم Q-Learning بر پایه‌ی معادله‌ی بلمن است که ابتدا توسط ریچارد بلمن برای محاسبه‌ی ارزش یک حالت خاص در فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) معرفی شد. این معادله بیان می‌کند که ارزش یک وضعیت، برابر است با مجموع پاداش فوری آن و ارزش تخفیف‌یافته‌ی بهترین موقعیتی که می‌توان از آن به دست آورد.
• Q-Learning این مفهوم را گسترش داده و به ارزیابی اقدام‌های ممکن در هر وضعیت می‌پردازد، با این هدف که بهترین اقدام را برای هر وضعیت شناسایی و ارزش آن را محاسبه کند. به این ترتیب، Q-Learning به دنبال پاسخ به این سؤال است: “در هر وضعیت، کدام اقدام بیشترین ارزش را دارد و به تصمیم‌گیری بهینه منجر می‌شود؟”

فرمول معادله بلمن:

توضیح بخش‌ها:

Q(s,a): مقدار Q  ارزش تخمینی ناشی از انجام اقدام a در وضعیت s

R(s,a): پاداش فوری دریافتی به خاطر انجام اقدام a  در وضعیت s.

γ: عامل تخفیف است که اهمیت پاداش‌های آینده را نشان می‌دهد. که معمولا بین 0 و 1 است.

 : حداکثر مقدار Q برای حالت بعدی s′ و تمام اقدامات ممکن است.

---

ترتیبی که هوشینو برای خواندن مطالب یادگیری تقویتی به شما پیشنهاد می‌کند:

 

1.یادگیری تقویتی بخش اول

2.یادگیری تقویتی بخش دوم

3.یادگیری تقویتی بخش سوم

4.زنجیره مارکوف بخش اول

5.زنجیره مارکوف بخش دوم

6.زنجیره مارکوف بخش سوم

7.زنجیره مارکوف بخش چهارم

8.الگوریتم Q-Learning بخش اول

9.الگوریتم Q-Learning بخش دوم

10.الگوریتم Q-Learning بخش سوم

11.الگوریتم SARSA-بخش اول

12.الگوریتم SARSA-بخش دوم

13. تفاوت بین Q-Learning و SARSA

روش‌های حل زنجیره مارکوف

روش‌های حل زنجیره مارکوف عبارتند از:

1.حل تحلیلی (Analytical Solution)

2.روش ماتریس انتقال (Transition Matrix Method)

3.شبیه‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)

4.روش مقدار ویژه (Eigenvalue Method)

5.روش گاوس-سایدل (Gauss-Seidel Method)

6.روش تکراری (Iterative Methods)

7.الگوریتم ول‌من (Value Iteration Algorithm)

8. روش برنامه ریزی پویا (Dynamic Programming – DP)

9.روش بلمن-فورد(Bellman-Ford Algorithm)

10.ارزش گذاری(Value Iteration)

11.سیاست گذاری تکراری (Policy Iteration)

12.الگوریتم سیاست ثابت (Policy Iteration Algorithm)

13.روش شبیه سازی و بهینه سازی (Simulation and Optimization)

14.روش های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Methods)

15.روش زنجیره مارکوف پنهان (Hidden Markov Models – HMM)

1.حل تحلیلی(Analytical Solution)

این روش در مواقعی استفاده می‌شود که بتوانیم یک فرمول یا معادله پیدا کنیم تا وضعیت‌های بلندمدت یک زنجیره مارکوف را محاسبه کنیم. به عنوان مثال، اگر بخواهیم بدانیم در بلندمدت (حالت پایدار)، سیستم بیشتر وقت‌ها در کدام حالت قرار دارد، می‌توانیم از حل تحلیلی استفاده کنیم.

 

 

مثال:

فرض کنید ماتریس انتقال وضعیت آب و هوا به صورت روبرو است:

 

 

 

 

با استفاده از حل تحلیلی، می‌توانیم محاسبه کنیم که در بلندمدت چه درصد از روزها آفتابی، ابری، یا بارانی خواهد بود.

2.روش ماتریس انتقال (Transition Matrix Method)

این روش با استفاده از ماتریس انتقال احتمالات بین حالت‌ها حل می‌شود. هر ورودی ماتریس نشان می‌دهد که با چه احتمالی از یک حالت به حالت دیگر تغییر می‌کنیم.

به عنوان مثال، فرض کنید امروز آفتابی است. با استفاده از ماتریس انتقال مذکور، می‌توانیم بفهمیم فردا چه احتمالاتی برای وضعیت هوا وجود دارد. با تکرار این فرآیند، می‌توانیم وضعیت چند روز آینده را پیش‌بینی کنیم.

3.شبیه سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)

در این روش، ما رفتار زنجیره مارکوف را چندین بار شبیه‌سازی می‌کنیم تا الگوهای تکراری را مشاهده کنیم. این روش بیشتر برای مسائلی که محاسبات تحلیلی دشوار است، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

به عنوان مثال، اگر بخواهیم بدانیم در طول ۱۰۰ روز وضعیت هوا چگونه خواهد بود، می‌توانیم چندین بار وضعیت‌ها را به‌صورت تصادفی شبیه‌سازی کنیم و ببینیم که مثلا، چه درصدی از روزها آفتابی، ابری یا بارانی بوده است.

4.روش مقدار ویژه (Eigenvalue Method)

در این روش، از مفهومی به نام مقادیر ویژه برای محاسبه حالت‌های پایدار یک زنجیره مارکوف استفاده می‌شود. این روش بیشتر در ریاضیات پیشرفته به کار می‌رود.

به عنوان مثال، اگر بخواهیم بدانیم در یک سیستم پیچیده، پس از تعداد زیادی انتقال، وضعیت‌ها به چه حالتی می‌رسند، از این روش استفاده می‌کنیم.

5.روش گاوس-سایدل (Gauss-Seidel Method)

این روش عددی برای حل زنجیره مارکوف است که حالت‌های مختلف را تکرار می‌کند تا به پاسخ نهایی برسد. این روش معمولاً سریع‌تر از برخی روش‌های دیگر به جواب می‌رسد.

به عنوان مثال، در محاسبات پیچیده، اگر بخواهیم به‌سرعت‌تر به پاسخ برسیم، این روش به ما کمک می‌کند تا وضعیت‌های آینده را پیش‌بینی کنیم.

6.روش تکراری (Iterative Methods)

در این روش، وضعیت‌های سیستم را به‌صورت تکراری محاسبه می‌کنیم و هر بار نتایج قبلی را به‌عنوان ورودی برای دفعه بعدی استفاده می‌کنیم تا در نهایت به یک جواب پایدار برسیم.

به عنوان مثال، فرض کنید امروز آفتابی است. ابتدا وضعیت فردا را محاسبه می‌کنیم، سپس وضعیت پس‌فردا را با توجه به وضعیت فردا محاسبه می‌کنیم و این فرآیند را ادامه می‌دهیم تا الگوی پایدار پیدا شود.

7.الگوریتم ول من (Value Iteration Algorithm)

این روش برای حل مسائل تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) استفاده می‌شود. هدف این الگوریتم، یافتن بهترین سیاست (Policy) برای یک سیستم است که سود یا پاداش بلندمدت را بیشینه کند.

به عنوان مثال، فرض کنید در یک بازی باید تصمیم بگیرید که در هر مرحله چه حرکتی انجام دهید تا بیشترین امتیاز را کسب کنید. الگوریتم ولمن به شما کمک می‌کند تا بهترین تصمیم‌ها را برای هر وضعیت بازی پیدا کنید.

8.روش برنامه ریزی پویا (Dynamic Programming – DP)

این روش‌ها زمانی استفاده می‌شوند که مدل MDP و قوانین انتقال حالت‌ها مشخص باشند.

معادله بلمن (Bellman Equation)

معادله بلمن یکی از اصلی‌ترین روش‌های حل مسائل تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) است. در این روش، هدف یافتن تابع ارزش (Value Function) برای هر حالت می‌باشد. این معادله یکی از پایه‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) است و برای درک ارزش یک حالت در محیط استفاده می‌شود.

این تابع نشان می‌دهد که با شروع از یک حالت مشخص، چه ارزشی می‌توان از آن به دست آورد.

معادله بلمن به ما می‌گوید که ارزش یک حالت برابر است با پاداش فعلی آن حالت به علاوه مجموع ارزش حالت‌های آینده، با توجه به عملی که انجام می‌دهید.

فرمول ساده آن برای هر حالت به شکل زیر است:

فرض کنید در حال انجام یک بازی هستید که در آن باید تصمیم بگیرید به کدام اتاق بروید تا بیشترین سکه را جمع کنید. هر بار که وارد یک اتاق می‌شوید، ممکن است چند اتاق جدید نیز جلویتان باز شوند. شما باید تصمیم بگیرید که به کدام اتاق بروید تا در نهایت بیشترین سکه را جمع‌آوری کنید.

حالا، شما می‌خواهید بدانید که ارزش رفتن به هر اتاق (یا همان حالت) چقدر است. ارزش یک اتاق (حالت) به دو چیز بستگی دارد:

1.پاداشی که در همان لحظه در آن اتاق دریافت می‌کنید R(s)

2.احتمال این که بعد از رفتن به آن اتاق، به اتاق‌های دیگری هم بروید و از آن‌ها هم پاداش بگیرید. (این همان بخشی است که داریم احتمال رسیدن به اتاق بعدی رو حساب می‌کنیم، که این را با P(s′,s,a) نشان می‌دهیم).

فرمول بلمن به شما می‌گوید که ارزش یک اتاق (یا همان حالت) برابر با جمع این دو چیز است:

1.پاداشی که همون لحظه دریافت میکنید R(s)

2.مجموع ارزش اتاق‌های بعدی که ممکن است به آن‌ها بروید، ضربدر احتمالی که به آنجا می‌روید.

اینکه جمع آن‌ها چقدر است، به مامی‌گوید که رفتن به آن اتاق (یا حالت) چقدر خوب است.

V(s) ارزش حالت فعلی است.

R(s,a, s′) پاداش دریافتی برای رفتن از حالت s به حالت s′ با اقدام a.

γ(گاما): ضریب تخفیف که اهمیت پاداش‌های آینده را مشخص می‌کند  . این عدد تعیین می‌کنه که چقدر به پاداش‌های آینده اهمیت دهیم. اگر γ زدیک ۰ باشه، یعنی فقط به پاداش‌های حال اهمیت دهیم؛ اگه نزدیک ۱ باشد، یعنی پاداش‌های آینده‌هم اهیمت دارند.

P(s′,s,a): احتمال رفتن به حالت s′ با انجام عمل a در حالت s

V(s′) ارزش حالت بعدی است.

این معادله را برای همه حالت‌ها حل می‌کنیم تا بهترین سیاست را پیدا کنیم.

مثال :

فرض کنید در هزارتو (Maze) هستید. وقتی در اتاق (حالت s) ایستادید :

• می‌دانید که ۵ سکه در آنجا روی زمین است (این R(s) می‌شود)
• اما از آن اتاق ممکن است به اتاق‌های دیگری بروید که در آن‌ها هم سکه وجود دارد. در این بخش، باید ببینید احتمال رسیدن به اتاق‌های دیگر چقدر است. (این همون P(s′,s,a) می‌شود) و اگر به آن اتاق‌ها برسید، چند سکه دیگر دریافت می‌کنید (این V(s′) است.)

کاربرد معادله بلمن کجاست؟

این معادله در جاهایی استفاده می‌شود که بخواهیم تصمیم بگیریم چگونه بهترین کار (action) را در هر موقعیت انجام دهیم تا به بهترین نتیجه برسیم. به عنوان مثال:

• بازی‌های کامپیوتری: برای برنامه‌ریزی اینکه یک کاراکتر چگونه از موانع عبور کند و امتیاز بیشتری دریافت کند. (هوش مصنوعی در بازی‌ها می‌تواند با استفاده از این معادله تصمیم بگیرد که بهترین حرکت در هر لحظه چیست.)

 

 

 

• رباتیک: برای اینکه ربات‌ها بتوانند راه‌هایی را انتخاب کنند که سریع‌تر به مقصد برسند و انرژی کمتری مصرف کنند. (همچنین در طراحی ربات‌ها برای یادگیری راه‌های بهینه، مانند پیدا کردن مسیر بهینه در یک محیط پیچیده.)

 

 

 

اقتصاد و مالی: برای تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری که کدام سهام یا دارایی بیشترین سود را در طول زمان دارد.

 

 

 

 

• کنترل هوشمند: در سیستم‌های کنترل، مانند هواپیماها یا خودروهای خودران، معادله بلمن کمک می‌کند تا سیستم بهترین تصمیم‌ها را بگیرد و بهینه‌ترین مسیرها را انتخاب کند.

 

 

چرا معادله بلمن خوب است؟

• این معادله به ما کمک می‌کند که بهینه‌ترین تصمیم‌ها را در هر موقعیت بگیریم. یعنی بدانیم که کدام راه یا کار در بلندمدت نتیجه بهتری دارد.
• به ما اجازه می‌دهد که با آینده‌بینی تصمیم بگیریم، یعنی به پاداش‌هایی که حال و آینده دریافت می‌کنیم و توجه کنیم.

کاربرد در الگوریتم‌ها :

معادله بلمن در چندین الگوریتم و روش‌های مختلف یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به کار می‌رود. این معادله پایه‌ای برای محاسبه ارزش حالت‌ها (state values) و تصمیم‌گیری در محیط‌های مختلف است.

1.برنامه ریزی پویا (Dynamic Programming)

• الگوریتم Policy Iteration :

این الگوریتم در دو مرحله کار می‌کند:

1.Evaluation: ارزش هر حالت (value) با استفاده از معادله بلمن محاسبه می‌شود.

2.Improvement: با استفاده از این ارزش‌ها، سیاست (policy) بهبود داده می‌شود تا انتخاب عمل‌هایی (actions) که به حالت‌های بهتر منجر می‌شوند، تقویت شوند.

• از معادله بلمن استفاده می‌شود تا بفهمیم در هر مرحله کدام حالت بهتر است و چگونه باید سیاست را تغییر دهیم.
• الگوریتم Value Iteration:

این الگوریتم فقط از ارزش حالت‌ها استفاده می‌کند و به جای به‌روزرسانی سیاست، مستقیماً ارزش حالت‌ها رو بهبود می‌دهد.

معادله بلمن در اینجا برای به‌روزرسانی مکرر ارزش‌ها استفاده می‌شود تا به مجموعه‌ای از ارزش‌های بهینه برسیم.

2.Q-Learning:

معادله بلمن Q

در Q-Learning، به جای اینکه فقط ارزش حالت‌ها را بذانیم ، می‌خواهیم بدانیم هر عمل (action) در هر حالت چقدر خوب است. در اینجا به جای ارزش حالت، ارزش Q  (ا Q-value) داریم که نشان می‌دهد هر حالت و عمل چقدر بهینه است.

فرمول Q-Learning هم از معادله بلمن مشتق شده و به شکل زیر است  :

Q-Learning از معادله بلمن استفاده می‌کند تا با به‌روزرسانی Q-value‌ها بفهمیم کدام عمل بهترین نتیجه را به همراه دارد.

3.SARSA (State-Action-Reward-State-Action):

معادله بلمن برای به‌روزرسانی Q-value :

SARSA هم مثل Q-Learning کار می‌کند ولی به جای اینکه از بیشترین Q-value استفاده کند، از سیاستی که همان لحظه در اختیار دارد پیروی می‌کند ، استفاده می‌کند. معادله SARSA مشابه Q-Learning است اما با استفاده از معادله بلمن به صورت متفاوتی به‌روزرسانی می‌شود.

4.DQN (Deep Q-Networks):

DQN نسخه پیشرفته‌تری از Q-Learning که از شبکه‌های عصبی برای تقریب زدن Q-value‌ها استفاده می‌کند. این الگوریتم هم از معادله بلمن برای به‌روزرسانی Q-value‌ها استفاده می‌کند، با این تفاوت که ارزش Q از طریق شبکه عصبی یاد گرفته می‌شود.

چرا از معادله بلمن استفاده می‌کنند؟

1.مدل‌سازی تصمیم‌گیری بهینه: معادله بلمن به ما کمک می‌کند تا بدانیم چه تصمیمی در هر حالت از یک محیط بهتر است. این موضوع توی خیلی از مسائل کاربرد دارد، مثل بازی‌های کامپیوتری، رباتیک و حتی تصمیم‌گیری‌های اقتصادی.

2.رویکرد بازگشتی (Recursive) : معادله بلمن به شکل بازگشتی کار می‌کند و این باعث می‌شود به راحتی ارزش حالت‌ها را در طول زمان و با تکرار به‌روزرسانی کنیم. این تکرار باعث می‌شود که ارزش بهینه رو پیدا کنیم.

3.فاکتور کردن پاداش‌های آینده: یکی از ویژگی‌های مهم این معادله، استفاده از فاکتور تخفیف (γ) برای محاسبه پاداش‌های آینده است. این یعنی می‌توانیم تصمیمات حال را نه فقط بر اساس پاداش لحظه‌ای بلکه با در نظر گرفتن پاداش‌های آینده بگیریم.

در نهایت، معادله بلمن کمک می‌کند که در مسائل پیچیده، بهترین و بهینه‌ترین تصمیم رو بگیریم.

9.روش بلمن-فورد(Bellman-Ford Algorithm)

این روش بیشتر برای مسائل گراف‌ها استفاده می‌شود و کمک می‌کند تا کوتاه‌ترین مسیر یا کمترین هزینه را در گراف‌هایی که دارای وزن‌های منفی هم هستند پیدا کنیم.

مثال:

فرض کنید در یک شبکه ارتباطی، می‌خواهید کمترین هزینه انتقال داده را پیدا کنید. این الگوریتم به شما کمک می‌کند.

10.ارزش گذاری(Value Iteration)

این روش به تدریج ارزش هر حالت را به‌روزرسانی می‌کند. ما از ارزش‌های تقریبی شروع می‌کنیم و سپس با تکرارهای پشت‌سرهم به سمت مقادیر دقیق نزدیک می‌شویم.

مراحل کار:

• ابتدا ارزش هر حالت را صفر در نظر می‌گیریم.
• سپس با استفاده از معادله بلمن، ارزش هر حالت را محاسبه می‌کنیم.
• این فرآیند را تکرار می‌کنیم تا تغییرات ارزش‌ها خیلی کم شوند و به یک نقطه بهینه برسیم.

مثال:

فرض کنید در حال انتخاب یک مسیر هستید و هر بار می‌خواهید ارزیابی کنید که اگر در این حالت هستید و به جلو بروید یا بایستید، کدام تصمیم پاداش بیشتری دارد. ارزش‌گذاری به شما کمک می‌کند که کم‌کم تصمیم‌های بهینه بگیرید.

11.سیاست گذاری تکراری (Policy Iteration)

در این روش به‌جای تمرکز بر ارزش حالت‌ها، سیاست (Policy) را بهبود می‌دهیم. سیاست یعنی “برای هر حالت چه عملی انجام دهیم؟”. این روش شامل دو مرحله است:

1.ارزیابی سیاست: ابتدا ارزش حالات را با سیاست فعلی محاسبه می‌کنیم.

2.بهبود سیاست: سپس سیاست را طوری تغییر می‌دهیم که پاداش بهتری بگیریم.

این فرآیند تکرار می‌شود تا به یک سیاست بهینه برسیم.

مثال:

در بازی‌ها، سیاست شما می‌تواند این باشد که مثلاً همیشه به جلو بروید. سپس بررسی می‌کنید که این سیاست چقدر خوب است و با تغییر سیاست به “گاهی به جلو و گاهی به عقب بروید”، پاداش بهتری بگیرید.

12.الگوریتم سیاست ثابت (Policy Iteration Algorithm)

این روش مشابه الگوریتم ول‌من است، با این تفاوت که ابتدا یک سیاست اولیه را انتخاب می‌کنیم و سپس آن را تکرار می‌کنیم تا به بهترین سیاست برسیم. این روش برای حل MDP استفاده می‌شود.

مثال:در یک سیستم اتوماتیک، می‌خواهید بدانید در هر وضعیت چه تصمیمی بگیرید تا بیشترین سود را کسب کنید. این الگوریتم کمک می‌کند سیاست‌های مختلف را بررسی و بهینه کنید.

13.روش شبیه سازی و بهینه سازی (Simulation and Optimization)

این روش با شبیه‌سازی وضعیت‌های مختلف سیستم و پیدا کردن بهترین حالت ممکن، بهینه‌سازی می‌کند. این روش معمولاً برای مسائل پیچیده‌ای که تحلیل دقیق آن‌ها سخت است استفاده می‌شود.

مثال:

در یک کارخانه تولید، می‌خواهید بدانید که با چه ترتیبی محصولات تولید شوند تا بیشترین بهره‌وری را داشته باشید. با شبیه‌سازی، می‌توانید وضعیت‌های مختلف را بررسی و بهترین راه‌حل را پیدا کنید.

14.روش های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning Methods)

در این روش‌ها، یک عامل (Agent) با تعامل با محیط یاد می‌گیرد که با انجام کارهای مختلف، بیشترین پاداش را کسب کند. این روش برای مسائل تصمیم‌گیری و مارکوف استفاده می‌شود.

مثال:

یک ربات را در نظر بگیرید که در حال یادگیری است که چگونه از یک مسیر پر از موانع عبور کند. ربات با آزمون و خطا یاد می‌گیرد که بهترین تصمیم‌ها چیست.

15.روش زنجیره مارکوف پنهان (Hidden Markov Models – HMM)

این روش برای مسائلی استفاده می‌شود که حالت واقعی سیستم قابل مشاهده نیست و فقط اطلاعات محدودی از وضعیت داریم. با HMM می‌توانیم پیش‌بینی کنیم که سیستم در چه حالتی است.

مثال:فرض کنید یک دستگاهی دارید که خراب شده است، اما نمی‌دانید کدام بخش آن خراب است. با استفاده از مدل مارکوف پنهان می‌توانید احتمال خراب بودن هر بخش را با توجه به نشانه‌های موجود تخمین بزنید.

 

این‌ها روش‌های مختلفی هستند که می‌توانیم برای حل مسائل زنجیره مارکوف و سیستم‌های تصادفی مشابه از آن‌ها استفاده کنیم. هر روش برای نوع خاصی از مسئله مناسب است، و بسته به پیچیدگی یا ویژگی‌های مسئله، می‌توانیم از یکی یا ترکیبی از این روش‌ها استفاده کنیم.

 

---

ترتیبی که هوشینو برای خواندن مطالب یادگیری تقویتی به شما پیشنهاد می‌کند:

 

1.یادگیری تقویتی بخش اول

2.یادگیری تقویتی بخش دوم

3.یادگیری تقویتی بخش سوم

4.زنجیره مارکوف بخش اول

5.زنجیره مارکوف بخش دوم

6.زنجیره مارکوف بخش سوم

7.زنجیره مارکوف بخش چهارم

8.الگوریتم Q-Learning بخش اول

9.الگوریتم Q-Learning بخش دوم

10.الگوریتم Q-Learning بخش سوم

11.الگوریتم SARSA-بخش اول

12.الگوریتم SARSA-بخش دوم

13. تفاوت بین Q-Learning و SARSA