基于模型的强化学习（Model-Based Reinforcement Learning, MBRL）是一类重要的强化学习范式，它通过构建世界模型来预测未来状态，并利用该模型进行决策规划。这种方法相较于无模型方法（Model-Free Reinforcement Learning, MFRL）通常具有更高的样本效率。本文将详细剖析世界模型与规划网络的构建与优化过程。
世界模型是强化学习环境的一个内部表示，用于预测给定动作后的未来状态及其潜在的奖励。世界模型通常由深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）构建，特别是循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）或其变体，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）或门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU），因为它们能有效处理序列数据。
世界模型的训练通常包括两个阶段：
示例代码展示数据收集和模型训练过程：
# 伪代码示例
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = policy(state) # 根据当前策略选择动作
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# 将状态、动作、奖励和下一状态存储为训练数据
data_buffer.append((state, action, reward, next_state, done))
# 训练世界模型
for batch in data_loader(data_buffer):
states, actions, rewards, next_states, dones = batch
predictions = world_model(states, actions)
loss = compute_loss(predictions, next_states, rewards, dones)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
规划网络利用世界模型预测未来，从而决定最优动作序列。这通常涉及模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）或类似方法。规划网络的核心是在给定当前状态和世界模型的情况下，寻找最大化未来累计奖励的动作序列。
规划过程通常包括以下步骤：
规划网络可以利用深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）或Transformer，来优化搜索过程，提高决策效率。
# 伪代码示例：MPC规划过程
def plan(current_state, world_model, planning_network, horizon):
best_trajectory = None
best_reward = float('-inf')
for candidate_action_sequence in generate_action_sequences(horizon):
trajectory, total_reward = simulate(current_state, world_model, candidate_action_sequence)
if total_reward > best_reward:
best_reward = total_reward
best_trajectory = trajectory
return best_trajectory[0] # 返回最优轨迹的第一动作
# 使用规划网络优化搜索过程
optimized_action = planning_network(current_state, world_model, horizon)
基于模型的强化学习通过构建世界模型和规划网络，能够在较少的样本下实现高效的学习。世界模型的构建依赖于深度神经网络的监督学习，而规划网络则通过模拟和评估未来轨迹来优化动作选择。未来研究可以进一步探索更高效的模型结构和优化算法，以提高基于模型的强化学习的性能和泛化能力。