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什么是SPI

SPI全称Service Provider Interface，是Java提供的一种接口扩展机制。通过该机制可以将接口的定义与接口的实现分离，实现代码解耦。

使用方式

SPI的使用方法很简单，只需要按如下步骤即可：

1. 定义接口

为什么要使用日志

在项目开发的过程中， 添加合适的日志是一个必不可少的过程，给程序添加合适的日志有以下两个好处。

1. 可以通过查看日志的输出，了解程序的运行状况，判断程序是否按预期进行运行。

2. 程序出现bug的时候，可以通过日志判断出现问题的原因，而不需要去做繁琐的排查。

如果没有合适的日志，程序的运行状态就像是一个黑盒，只能通过测试的手段去判断结果是否正确，而详细的运行细节只能通过debug的方式去查看。

在前面的文章深度确定性策略梯度DDPG介绍了DDPG算法，该算法是Actor-Critic算法的一个增强算法，在本篇文章中将介绍另一个增强算法A3C。

在以前的算法中，几乎都采用了经验回放的方法来打破样本的相关性，并以此更新参数。实际还有另一种打破样本相关性的方法，使用异步更新的方式来更新参数。A3C算法便是异步更新参数的一种方法，且性能相当良好。

算法原理

A3C的本质还是Actor-Critic框架，不同之处在于，A3C算法使用了多个智能体副本来跟环境进行交互，智能体副本之间都是并行的进行交互，计算梯度，最后将梯度累积汇总在一起来更新主智能体的参数。

在前面的文章强化学习Actor-Critic算法中介绍了Actor-Critic算法。Actor-Critic算法可以解决随机决策的连续动作空间的强化学习算法，但其缺点也很明显，Critic网络难以收敛。此外，当连续动作空间维度非常高的时候，采样所耗费的成本也会比较高。

因此，DeepMind在提出了一种增强算法，即深度确定性策略梯度DDPG。DDPG对Actor-Critic算法的进行了增强，它将Actor的输出由随机策略变为了确定性的策略，且使用“soft”的方式来更新参数以及一些探索噪声加快收敛速度。

算法思想

在DDPG之前，Actor的输出是每一个动作被采取的概率，真正执行的动作需要基于这个概率分布进行采样来得到，最终的策略是一个随机决策。

在前面的文章中，介绍过基于Value的一系列强化学习算法以及基于Policy的强化学习算法。这两类算法有着各自优势，也有着各自的缺点。

• 基于Value的算法可以单步更新，在确定性策略，离散动作空间的强化学习问题上有着良好的性能，但不适合解决连续型动作空间的强化学习问题。

• 基于Policy的强化学习算法以回合为单位来更新，可以解决随机策略，连续型动作空间的强化学习问题，但因为是回合更新，收敛速度较慢。

本篇文章将介绍一个新的算法Actor-Critic，该算法融合了基于Value和基于Policy的特点，既可以解决连续型动作空间的强化学习问题，也可以单步更新。

在前面的文章Nature DQN与Double DQN中介绍了对DQN算法的两种改进，Nature DQN加快了收敛速度，Double DQN有效的解决了过拟合的现象，本篇文章将继续介绍一些对于DQN算法的改进。

Prioritized Replay DQN

Prioritized Replay DQN对于DQN的改进主要是针对训练过程中样本的选择。在以往的训练中，训练样本被存放在记忆池中，在更新参数的时候随机取出一组来更新。

在前面的文章强化学习DQN算法中，介绍了经典的DQN算法，然而DQN也存在一些问题。Nature DQN与Double DQN的提出就是为了解决这些问题，下面笔者将介绍这个两种改进的算法。

Nature DQN算法

Nature DQN的提出是为了提升原版DQN的收敛速度。在原版DQN中，计算目标Q值的公式

如下：

$y_j=\begin{cases}r_j &\text{for terminal }\phi_{j+1} \\r_j+\gamma\max_{a'}Q(\phi_{j+1},a';\theta) &\text{for non-terminal }\phi_{j+1}\end{cases}$

由于在计算目标$Q$值$y_j$时，使用的是当前要训练的$Q$网络，而$Q$网络的更新使用的又是目标$Q$值$y_j$，两者的相关性太强了，不利于收敛。

DQN，即Deep Q-learning算法，是将神经网络与Q-learning算法相结合而得到的强化学习算法。在DeepMind发表的论文《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》中，DeepMind使用DQN算法训练出可以玩Atari游戏的模型，该模型甚至在某些游戏上表现的比人类还要优秀。然而，该算法性能如此优秀，原理却不是很复杂，本篇文章将介绍这个神奇的算法。

算法思想

DQN是神经网络和Q-learning算法相结合的产物，其基本思想与Q-learning一致，都是通过估计动作价值函数$q(s,a)$的值以选择合适的策略。

在文章基于Value的强化学习算法中，介绍了Q-learning和SARSA两种经典的强化学习算法。在本篇文章中，将介绍一下基于Policy的经典强化学习算法——Policy Gradient。

Value-based算法的不足

1. Value-based强化学习算法，是根据当前状态下的Q值来选取动作去执行。因此，一旦Q值表收敛，那么对于某一个状态$s$，其选择的动作$a$将是唯一确定的，即确定性的策略。这就导致其无法解决最优策略是随机策略的强化学习问题，例如猜拳，每次都出锤子当然不是最优解，让对方猜不出的随机策略反而更好一些。

2. 在受限状态下，Value-based算法表现的不是很好。

在文章强化学习与马尔可夫决策中，介绍了使用马尔可夫决策模型对强化学习的过程进行建模，本篇文章将介绍基于这一模型而引出的一些强化学习的经典算法。

Q-learning

Q-learning是强化学习的经典算法之一，它是一个value-based算法，同时也是一个model-free的算法。这里的Q指的是动作价值，即当前状态$s$下，通过策略$\pi$采取动作$a$之后，能够获得的奖励$r$。

算法原理

该算法的主要思想很简单。假设强化学习过程中所有状态的集合为$S$，动作空间为$A$。首先建立一张Q值表，记录强化学习过程中每一个时刻$t$的状态$s_t\epsilon S$下，采取不同的动作$a_i\epsilon A$的收益。