ポリシー勾配とは？強化学習における直接的な方策最適化手法

はじめに

ポリシー勾配（Policy Gradient）は、強化学習でエージェントの行動方策（ポリシー）を直接最適化する手法の一つです。
状態から行動を選択する確率分布をパラメータ化し、報酬を最大化するように勾配上昇法で学習します。
この記事ではポリシー勾配の基本原理や特徴、代表的なアルゴリズムをわかりやすく解説します。

基本情報・概要

ポリシー勾配は、価値関数を介さずに方策そのものを最適化するアプローチで、
連続行動空間や大規模な状態空間にも対応しやすいのが特徴です。

• 主な特徴：

  • 方策を確率分布で表現し直接最適化
  • 勾配上昇法を用いて報酬を最大化
  • オフポリシー手法より安定性が高い場合もある

  用語	説明
  方策（ポリシー）	状態から行動を選択する確率分布
  勾配上昇法	報酬を最大化する方向にパラメータを更新する手法
  REINFORCE	基本的なポリシー勾配アルゴリズム

深掘り解説

• ポリシー勾配の更新式（REINFORCE）
  [ \nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E}\pi \left[ \nabla\theta \log \pi_\theta(a|s) \cdot G_t \right] ]

  • (\theta): ポリシーパラメータ
  • (\pi_\theta(a|s)): 状態(s)での行動(a)の確率
  • (G_t): その時点からの累積報酬

• バリエーション

  • アクター・クリティック法（Actor-Critic）：価値関数を併用し勾配の分散を低減
  • PPO、TRPOなどの安定化手法

• 利点

  • 連続行動空間に適応しやすい
  • 方策の確率的性質を活かした多様な行動選択が可能

応用・発展的な使い方

• ロボット制御
• 自然言語生成
• ゲームAI（複雑な連続制御タスク）
• 自動運転の行動決定

よくある誤解と注意点

• ポリシー勾配はサンプル効率が低い場合がある
• 高い分散を持つため勾配のばらつきに注意
• 適切な報酬設計とハイパーパラメータ調整が重要

まとめ

ポリシー勾配は強化学習における直接的な方策最適化手法であり、
連続行動や大規模問題に強みを持ちます。
基礎的な仕組みと代表的なアルゴリズムを理解し、実践的な応用を目指しましょう。