Nghiên Cứu Phương Pháp Học Tăng Cường Trong Trí Tuệ Nhân Tạo

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: BÀI TOÁN QUYẾT ĐỊNH MARKOV VÀ PHƯƠNG PHÁP HỌC TĂNG CƯỜNG

1.1. PHÁT BIỂU BÀI TOÁN

1.2. CÁC PHẦN TỬ CỦA BÀI TOÁN QUYẾT ĐỊNH MARKOV

1.2.1. Hàm phản hồi

1.2.2. Hàm giá trị

1.2.3. CẤU TRÚC TOÁN HỌC CỦA BÀI TOÁN QUYẾT ĐỊNH MARKOV

1.4. PHƯƠNG PHÁP HỌC TĂNG CƯỜNG

1.4.1. Một số thuật ngữ

1.4.2. Khảo sát và khai thác

1.4.3. Kỹ thuật ε-greedy, ε-soft và softmax

1.4.4. Khái niệm học on-policy và off-policy

1.4.5. Phân loại thuật toán học tăng cường

1.4.5.1. Học dựa trên mô hình

1.4.5.2. Học không có mô hình

1.4.6. Lịch sử phát triển và các lĩnh vực ứng dụng

2. CHƯƠNG 2: CÁC THUẬT TOÁN HỌC TĂNG CƯỜNG

2.1. PHƯƠNG PHÁP QUY HOẠCH ĐỘNG (DP)

2.2. PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO (MC)

2.2.1. Phương pháp MC on-policy

2.2.2. Phương pháp MC off-policy

2.3. PHƯƠNG PHÁP TEMPORAL DIFFERENCE (TD)

2.4. SO SÁNH CÁC THUẬT TOÁN HỌC TĂNG CƯỜNG ĐIỂN HÌNH

2.5. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TIẾN BỘ KHÁC

3. CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM

3.1. BÀI TOÁN LỰA CHỌN MÔ PHỎNG

3.2. PHƯƠNG PHÁP HỌC TĂNG CƯỜNG LỰA CHỌN MÔ PHỎNG

3.2.1. Phương pháp quy hoạch động (DP)

3.2.2. Học không có mô hình (Phương pháp Q-Learning)

3.2.3. Học dựa trên mô hình (Phương pháp prioritized sweeping)

3.3. KỊCH BẢN VÀ KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM

3.3.1. Kịch bản 1: Thay đổi kích thước không gian trạng thái

3.3.1.1. Số bước hội tụ

3.3.1.2. Thời gian hội tụ

3.3.1.3. Phân tích kết quả

3.3.1.4. Giải pháp cải thiện

3.3.2. Kịch bản 2: Thay đổi hệ số học

3.3.2.1. Phân rã hệ số học theo số đoạn lặp

3.3.2.2. Mối quan hệ giữa giá trị chiến lược và hệ số học

3.3.2.3. Phân tích kết quả

3.3.2.4. Giải pháp cải thiện

3.3.3. Kịch bản 3: Thay đổi số đoạn lặp

3.3.3.1. Mối quan hệ giữa giá trị chiến lược và số đoạn lặp

3.3.3.2. Phân tích đánh giá kết quả

3.3.4. Kịch bản 4: Thay đổi chiến lược lựa chọn

3.3.4.1. Mối quan hệ giữa giá trị chiến lược và tham số chiến lược

3.3.4.2. Phân tích đánh giá kết quả

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Phương Pháp Học Tăng Cường Trong AI RL

Phương pháp học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các tác tử (agents) học cách hành động trong một môi trường để tối đa hóa một khái niệm về "phần thưởng" tích lũy. Khác với học có giám sát hay học không giám sát, RL tập trung vào việc học thông qua tương tác với môi trường. Tác tử nhận phần thưởng (reward) hoặc hình phạt dựa trên hành động (action) của mình trong một trạng thái (state) cụ thể. Mục tiêu là tìm ra một chiến lược (policy) tối ưu, tức là ánh xạ từ trạng thái (state) sang hành động (action), để đạt được tổng phần thưởng cao nhất. Theo luận văn thạc sĩ của Nguyễn Thị Thuận (2006), RL có khả năng giải quyết những bài toán thực tế phức tạp, đặc biệt trong môi trường thay đổi liên tục.

1.1. Định Nghĩa và Đặc Điểm Của Reinforcement Learning in AI

Reinforcement Learning là một kỹ thuật học máy cho phép một tác tử học cách ra quyết định tốt nhất bằng cách tương tác với môi trường của nó. Quá trình này bao gồm việc tác tử thực hiện các hành động (action), nhận phần thưởng (reward) và cập nhật chiến lược (policy) của nó dựa trên kết quả. Đặc điểm nổi bật là tác tử không được cung cấp dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn, mà phải tự khám phá môi trường và học từ kinh nghiệm. Điều này làm cho RL phù hợp với các bài toán mà việc thu thập dữ liệu có nhãn là khó khăn hoặc tốn kém.

1.2. So Sánh Học Tăng Cường Với Học Có Giám Sát và Không Giám Sát

Khác với học có giám sát, vốn dựa vào dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn, học tăng cường học từ phần thưởng (reward) nhận được sau mỗi hành động (action). Trong khi đó, học không giám sát tập trung vào việc tìm ra cấu trúc tiềm ẩn trong dữ liệu không được gắn nhãn, RL tập trung vào việc tối ưu hóa hành vi để đạt được mục tiêu cụ thể. Ví dụ: Học có giám sát dùng để dự đoán giá nhà dựa trên features, học không giám sát dùng để phân nhóm khách hàng, còn RL dùng để huấn luyện robot tự lái.

II. Thách Thức và Vấn Đề Trong Thuật Toán Học Tăng Cường

Mặc dù học tăng cường có nhiều ưu điểm, nó cũng đối mặt với nhiều thách thức đáng kể. Một trong những vấn đề lớn nhất là sự cân bằng giữa khám phá (exploration) và khai thác (exploitation). Tác tử cần khám phá các hành động (action) mới để tìm ra những chiến lược (policy) tốt hơn, nhưng đồng thời cũng cần khai thác những hành động (action) đã biết mang lại phần thưởng (reward) cao. Thêm vào đó, RL có thể gặp khó khăn trong môi trường có không gian trạng thái (state) và hành động (action) lớn, dẫn đến vấn đề "lời nguyền chiều (curse of dimensionality)". Tìm hàm giá trị (Value function) và hàm chính sách (Policy Function) tối ưu cũng là một thách thức lớn.

2.1. Vấn Đề Exploration vs Exploitation Trong Reinforcement Learning

Sự cân bằng giữa khám phá (exploration) và khai thác (exploitation) là một bài toán kinh điển trong học tăng cường. Nếu tác tử chỉ tập trung vào việc khai thác những hành động (action) đã biết, nó có thể bỏ lỡ những chiến lược (policy) tốt hơn trong tương lai. Ngược lại, nếu tác tử chỉ tập trung vào việc khám phá, nó có thể tốn nhiều thời gian và tài nguyên để tìm ra những hành động (action) hiệu quả. Các kỹ thuật như ε-greedy và softmax được sử dụng để giải quyết vấn đề này.

2.2. Lời Nguyền Chiều Trong Học Tăng Cường và Giải Pháp

Khi không gian trạng thái (state) và hành động (action) trở nên quá lớn, việc tìm ra chiến lược (policy) tối ưu trở nên cực kỳ khó khăn. Điều này được gọi là "lời nguyền chiều". Các giải pháp bao gồm việc sử dụng các hàm gần đúng để biểu diễn hàm giá trị (value function) và hàm chính sách (policy function), cũng như sử dụng các kỹ thuật giảm chiều.

III. Phương Pháp Q Learning Tìm Chiến Lược Tối Ưu Trong RL

Q-learning là một thuật toán học tăng cường off-policy phổ biến, được sử dụng để tìm ra chiến lược (policy) tối ưu trong một môi trường Markov Decision Process (MDP). Thuật toán này học một hàm Q (Q-function), đại diện cho giá trị kỳ vọng của việc thực hiện một hành động (action) cụ thể trong một trạng thái (state) cụ thể, theo sau bởi chiến lược (policy) tối ưu. Điểm mạnh của Q-learning là nó có thể học chiến lược (policy) tối ưu mà không cần mô hình môi trường, tức là không cần biết các xác suất chuyển đổi trạng thái (state) và phần thưởng (reward).

3.1. Giải Thích Chi Tiết Thuật Toán Q Learning Trong AI

Q-learning hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại việc cập nhật hàm Q (Q-function) dựa trên kinh nghiệm thu được từ môi trường. Công thức cập nhật Q-learning là: Q(s, a) ← Q(s, a) + α [r + γ maxₐ' Q(s', a') - Q(s, a)], trong đó α là hệ số học, γ là hệ số chiết khấu, r là phần thưởng (reward), s là trạng thái (state) hiện tại, a là hành động (action) đã chọn, và s' là trạng thái (state) tiếp theo.

3.2. Ưu Điểm và Hạn Chế Của Phương Pháp Q Learning

Q-learning có ưu điểm là đơn giản, dễ hiểu và có thể hội tụ đến chiến lược (policy) tối ưu trong nhiều trường hợp. Tuy nhiên, nó cũng có một số hạn chế, bao gồm việc hội tụ chậm trong môi trường có không gian trạng thái (state) và hành động (action) lớn, và khả năng hội tụ đến chiến lược (policy) không tối ưu nếu không có đủ sự khám phá (exploration).

3.3. Ứng Dụng Thực Tế Của Thuật Toán Q Learning Phổ Biến

Q-learning được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm robot, game, và điều khiển. Ví dụ, nó được sử dụng để huấn luyện robot di chuyển trong môi trường phức tạp, chơi các trò chơi như cờ vua và cờ vây, và điều khiển các hệ thống tự động.

IV. Hướng Dẫn SARSA Học Tăng Cường On Policy Hiệu Quả

SARSA (State-Action-Reward-State-Action) là một thuật toán học tăng cường on-policy khác được sử dụng để tìm ra chiến lược (policy) tối ưu trong một môi trường Markov Decision Process (MDP). Khác với Q-learning, SARSA cập nhật hàm Q (Q-function) dựa trên hành động (action) thực tế được thực hiện theo chiến lược (policy) hiện tại. Điều này làm cho SARSA phù hợp với các ứng dụng mà việc tuân thủ chiến lược (policy) hiện tại là quan trọng.

4.1. Chi Tiết Về Thuật Toán SARSA và Cách Hoạt Động

SARSA cập nhật hàm Q (Q-function) dựa trên chuỗi sự kiện State-Action-Reward-State-Action (SARSA). Công thức cập nhật SARSA là: Q(s, a) ← Q(s, a) + α [r + γ Q(s', a') - Q(s, a)], trong đó a' là hành động (action) được chọn từ trạng thái (state) s' theo chiến lược (policy) hiện tại.

4.2. So Sánh SARSA Với Q Learning Sự Khác Biệt Chính

Sự khác biệt chính giữa SARSA và Q-learning là SARSA là on-policy, trong khi Q-learning là off-policy. Điều này có nghĩa là SARSA cập nhật hàm Q (Q-function) dựa trên hành động (action) thực tế được thực hiện, trong khi Q-learning cập nhật hàm Q (Q-function) dựa trên hành động (action) tốt nhất có thể được thực hiện.

V. Deep Reinforcement Learning Kết Hợp Mạng Nơ ron và RL

Học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning - DRL) là một lĩnh vực nghiên cứu kết hợp học tăng cường với mạng nơ-ron sâu. DRL cho phép RL xử lý các môi trường phức tạp với không gian trạng thái (state) và hành động (action) lớn, bằng cách sử dụng mạng nơ-ron sâu để biểu diễn hàm giá trị (value function) và hàm chính sách (policy function). Deep Q-Network (DQN) là một thuật toán DRL tiêu biểu đã đạt được thành công đáng kể trong nhiều lĩnh vực.

5.1. Giới Thiệu về Deep Q Network DQN và Ứng Dụng

Deep Q-Network (DQN) sử dụng mạng nơ-ron sâu để xấp xỉ hàm Q (Q-function). DQN đã đạt được thành công đáng kể trong việc chơi các trò chơi Atari, vượt qua khả năng của con người trong nhiều trò chơi. DQN cũng được ứng dụng trong robot, điều khiển và các lĩnh vực khác.

5.2. Ưu Điểm Của Việc Sử Dụng Mạng Nơ ron Trong Học Tăng Cường

Việc sử dụng mạng nơ-ron trong học tăng cường cho phép RL xử lý các môi trường phức tạp với không gian trạng thái (state) và hành động (action) lớn. Mạng nơ-ron có khả năng học các biểu diễn phức tạp của dữ liệu, cho phép RL khái quát hóa tốt hơn sang các trạng thái (state) chưa từng thấy trước đây.

VI. Ứng Dụng Thực Tế và Tương Lai Của Học Tăng Cường Trong AI

Học tăng cường đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm robot, game, điều khiển, y tế và tài chính. Trong tương lai, RL được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo tự động và thông minh hơn. Các hướng nghiên cứu tiềm năng bao gồm học tăng cường đa tác nhân (Multi-Agent Reinforcement Learning), học tăng cường phân cấp (Hierarchical Reinforcement Learning) và học tăng cường dựa trên mô hình (Model-Based Reinforcement Learning).

6.1. Các Lĩnh Vực Ứng Dụng Phổ Biến Của Phương Pháp RL

Học tăng cường có nhiều ứng dụng trong thực tế, bao gồm học tăng cường và game, học tăng cường và robot, học tăng cường và điều khiển, học tăng cường và tối ưu hóa, học tăng cường và y tế, và học tăng cường và tài chính.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng và Tương Lai Của RL

Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong học tăng cường bao gồm học tăng cường đa tác nhân (Multi-Agent Reinforcement Learning), học tăng cường phân cấp (Hierarchical Reinforcement Learning) và học tăng cường dựa trên mô hình (Model-Based Reinforcement Learning). Những hướng nghiên cứu này hứa hẹn sẽ mở rộng phạm vi ứng dụng của RL và giải quyết các bài toán phức tạp hơn.