背景介绍
强化学习（Reinforcement Learning, RL）的核心概念为：环境不断变化时，智能体采用何种策略，能够取得最大化的预期利益，其本质属于最优化求解问题。强化学习算法具有目标导向性、学习能力强、动态决策等一系列特性，广泛应用于智能机器人、智能电网、游戏以及自动驾驶等领域。近来，在项目需求牵引下，对强化学习算法相关内容进行归纳汇总，具体如下所示：
智能机器人（波士顿动力）：机器人可以通过不断尝试和调整其动作来学习如何平衡、行走甚至执行复杂的任务；智能电网：强化学习可以帮助设计智能算法，实时优化电网的能源分配，减少浪费，并在需求高峰期间确保电力供应的稳定性；策略类游戏：AlphaGo通过自我对弈不断学习和优化策略，最终在2016年击败了世界围棋冠军，揭示了强化学习算法在解决策略和决策问题的强大能力；自动驾驶系统可以在模拟环境中进行训练，学习如何在各种交通情况下执行并完善驾驶策略，而无需实际上路测试，这大大加快了研发进程并降低了成本。
实施框架
在实际项目中使用强化学习算法时，工程技术人员可以不用关心算法背后复杂的数学原理，利用各种工具和开源框架（框架非常多，不同的应用场景偏重点不一样），例如：OpenAI Gym：具有简单易用的接口和各种环境；Stable Baselines：基于Gym环境，封装了多种强化学习算法领域的标准算法，如PPO、A2C、DQN等。最近花部分时间了解算法背后的数学原理，想着能够知其然并知其所以然，掌握算法背后的迭代逻辑，能够针对实际问题建立奖罚函数，进而应用于物联网领域的智能决策。
应用实例
下述实例非常清晰的讲述了强化学习在四足机器人领域的应用实例；核心流程为：1.奖励机制设计，重塑及优化；2.智能体创建：采用深度学习算法提取数据特征（激光雷达点云数据，摄像头图片等）；3.训练及部署；详细内容见下述视频实例：
倒立摆控制
近来，通过倒立摆问题（强化学习的demo案例）掌握强化学习的实施框架，该代码中包含强化学习的实施流程，具体模块有：
1.库导入模块：采用stable_baselines3库（基于pytorch框架）内置的深度强化模块；具体的命令为：import gym；from stable_baselines3 import DQN；import numpy as np
2.创建针对实际问题的env环境（CartPole-v1：主要包含倒立摆的运动学和动力学方程，属于强化学习的核心环节），包含状态空间，动作空间，状态转移函数和奖励函数四部分；（把不同问题提炼为数学表达，然后采用python代码进行展示，详细代码见附录1）；
# 这里我们使用Gym库中的一个标准环境作为示例
env = gym.make(‘CartPole-v1’)
# 创建DQN模型
model = DQN(‘MlpPolicy’, env, verbose=1)
3.模型训练：让智能体与环境进行动态交互，通过学习迭代实现策略优化，最终让系统进行智能决策；
# 训练模型
model.learn(total_timesteps=10000) # 增加了训练的时间步
4.模型测试：输入倒立摆实际的角度，算法做出相应的决策（载荷施加模式），确保系统处于平衡状态；
# 测试学习的模型
obs = env.reset()
for i in range(10):
obs_array = obs[0] if isinstance(obs, tuple) else obs
# 确保观测值是正确的形状
obs_array = np.array(obs_array).reshape(1, -1)
action, _states = model.predict(obs_array, deterministic=True)
# 由于返回的动作可能是数组，需要提取数组中的第一个元素
action = action[0] if isinstance(action, np.ndarray) else action
step_result = env.step(action)
obs, rewards, dones, info, _ = step_result
print(f”Observation: {obs}, Reward: {rewards}, Done: {dones}, Info: {info}“)
env.render()
if dones:
obs = env.reset()
env.close()
5.模型部署：将训练好的模型保存，后续其他平台上通过load实现加载，实现强化学习算法的跨平台部署（嵌入式设备、云服务器等）。
# 保存模型
model.save(“my_cartpole_model”)
# 加载保存的模型
model = DQN.load(“my_cartpole_model”)
附1：状态好的时候，心情就是非常愉悦~
