这一篇，我们介绍一种全新的强化学习方法，称为“异步”强化学习方法。首先，这里没有用算法（algorithm）而是用方法（method），是因为这里提供的是一种与前面相关算法相兼容的新的实现思路，而不是本身在算法方面的革新。其次，我们看“异步”这个词，它已经很明确的表示了这个方法的特点，简单来说，其实就是将“并行”的思路代入前面我们提到的各种value-based或policy-based方法中。
具体的细节，请参考DeepMind的论文：Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning。

为什么要引入“异步”方法

在我们前面的介绍中可以看到，对于价值或策略的拟合，采用了深度神经网络，这才有了深度强化学习（DRL），对于深度神经网络的训练，一般都要求数据是“独立同分布”的。但是，现有与环境交互的方法产生的数据，其相关性是很强的。因此，为了解决这一问题，就引入了经验回放等方法。而这一方法会带来以下三个问题：

• 一是会增加算法的存储和计算开销；
• 二是使得算法成为off-policy的（关于off-olicy和on-policy的区别，可以参见这篇文章中对SARSA和Q-Learning的分析）。
• 三是传统“串行”方法，对于空间的探索效率相对较低，算法收敛相对也就会比较慢。

基于上述问题，DeepMind的大牛们参考以前的一些工作（例如Nair等的Massively parallel methods for deep reinforcement learning），就提出了“异步”的强化学习方法。

异步强化学习方法基本思想

这一方法有两个核心思想：

一是采用了异步（并行）的actor-learners的架构。

• 首先，actor负责与环境的交互；而learner作为服务端，负责更新相关的价值或策略网络。
• 其次，在具体更新思路中，由actor与环境交互，产生数据，并计算出相应的梯度；然后将梯度传递给learner，后者通过基于SGD等方法进行反向传播来更新其网络参数。更新完毕后，再将更新过参数的网络同步到相应的actor端，继续进行相关交互。

这一思路本身并不是DeepMind提出的，但在传统方式中，采用的是多机并行的方法，DeepMind在这里则利用了多CPU的线程方式来解决，这样就避免了巨大的通信开销。

二是针对每个actor采用了不同的exploration policies

这一方法既能保证对问题空间的快速搜索，同时还能保证传递的梯度独立性更强，使得算法更加快速的收敛。

采用上述两个方法后，不但降低了训练时间，而且传统的on-policy算法同样也可以适用。下面我们就从伪代码角度分析相关具体算法。

具体算法分析

异步Q-Learning算法

DQN是value-based方法中最经典的方法之一，将“异步”思想引入后，算法的伪代码如下所示：

上面的伪代码，是针对算法中的每个线程的。首先，算法维护了全局变量 θ \theta θ（即为评估网络参数）和 θ − \theta^- θ−（即为目标网络参数），以及全局计数器 T T T。具体算法为：

1. 初始化线程中的计数器 t = 0 t=0 t=0;
2. 用评估网络的参数来更新目标网络参数；
3. 将需要计算的网络梯度置为零 d ⁡ θ = 0 \operatorname d\theta=0 dθ=0；
4. 首先拿到初始状态 s s s，然后进入循环：
5. 使用评估网络，在状态 s s s基础上，输出行为 a a a；
6. 将行为 a a a输入环境中，得到新状态 s ′ s' s′和实时收益 r r r；
7. 使用目标网络计算TD目标值；
8. 根据TD目标值计算累积梯度 d ⁡ θ \operatorname d\theta dθ；
9. 用新状态代替旧状态 s = s ′ s=s' s=s′；
10. 对 T T T和 t t t两个计数器进行累加，并判断，若满足更新目标网络条件（按照 T T T的周期），则将评估网络参数拷贝到目标网络上；若满足梯度更新条件，则用前面计算的累积梯度去对评估网络参数进行更新，更新完毕后清零累积梯度 d ⁡ θ \operatorname d\theta dθ。
    10.最后，跳回第5步，直到满足退出条件为止。

由上面的算法可以看出，针对每个线程，都是采用这种维护全局变量的方法，那么在具体实现时，就需要在更新时对全局变量进行锁操作，以避免多线程可能带来的问题。

A3C算法

actor-critic算法框架，是我们前面讲的在传统policy-based方法上的一种优化，具体思路可参见文章基于AC框架的PPO算法。同样，在这里将“异步”思想引入后，就成为了现在影响特别广泛的Asynchronous advantage actor-critic（A3C）方法。具体伪代码如下所示：

上面的伪代码中，与异步Q-Learning算法一样，也需要维护全局的Actor参数 θ \theta θ和Critic参数 θ v \theta_v θv​，以及全局计数器 T T T。同时，这里还需要维护一个线程中单独使用的Actor参数 θ ′ \theta' θ′和Critic参数 θ v ′ \theta'_v θv′​。具体算法为：

• 1.初始化线程计数器为 t = 1 t=1 t=1;

• 2.进入大循环；

• 3.将更新Actor和Critic的梯度清零；

• 4.用全局参数 θ \theta θ和 θ v \theta_v θv​，更新线程内的参数 θ ′ \theta' θ′和 θ v ′ \theta'_v θv′​；

• 5.将线程内计数器的值赋给 t s t a r t t_{start} tstart​，获取状态 s t s_t st​；

• 6.进入小循环

  • 1.通过策略和状态 s t s_t st​获得动作 a t a_t at​;
  • 2.在环境中执行 a t a_t at​，得到新状态 s t + 1 s_{t+1} st+1​和实时收益 r r r
  • 3.持续执行直到状态结束或者满足最大执行次数 t − t s t a r t = t m a x t-t_{start}=t_{max} t−tstart​=tmax​

• 7.利用线程内的Critic计算价值 R R R，采用自举法，从最后一个状态算起；

• 8.循环计算用来更新Actor和Critic的累积梯度 d ⁡ θ \operatorname d\theta dθ和 d ⁡ θ v \operatorname d\theta_v dθv​；

• 9.使用累积梯度对全局的Actor和Critic相关参数进行更新；

• 10.最后，跳回第2步，直到满足退出条件为止。

可以看出，与前面的异步Q-Learning算法不同的是，A3C中一次循环的更新是采用执行固定步数的方式，然后在每次大循环前，将已更新的最新全局变量Actor和Critic相关参数拷贝下来。

总结

经过一个多月时间，完成了八章基础算法篇的内容，也基本上将现有强化学习的主流算法思想都进行了介绍。当然，我们已介绍的算法都是局限于单Agent的，对于多Agent的MADDPG等算法，这里还没有涉及；同时，我们的DRL算法都是Modle-free的，用深度神经网络拟合状态转移函数的Model-based相关类别也没有涉及，后面如果有时间我会慢慢补齐相关算法。
接下来，我希望能够结合自己的工作，慢慢介绍在建模仿真中使用DRL的相关情况，还请大家能够持续关注。