最適方策とは、強化学習においてエージェントが特定の状態において将来得られる累積報酬を最大化するために取るべき、最も優れた行動の決定ルールのことです。環境がマルコフ決定過程として定義されるとき、価値関数などを基に導出されます。ゲームAIや自動運転などの意思決定タスクにおいて、システムのパフォーマンスを最大化するための究極の目標として位置づけられます。
最適方策とは
最適方策とは、強化学習において、エージェントが置かれたある状態において、将来得られる累積の報酬を最大化するために選択すべき最適な行動の指針のことです。
詳しく解説
強化学習の目的は、エージェントが未知の環境と相互作用しながら、得られる報酬の合計（割引累積報酬の期待値）を最大化する行動ルール（方策）を学習することです。この中で、すべての状態において最も高い期待報酬をもたらす方策を最適方策と呼びます。一般的に、環境がマルコフ決定過程として定式化されている場合、動的計画法やQ学習などを通じて、状態の価値を表す価値関数を最適化することでこの最適方策を導き出すことができます。最適方策は必ずしも1つとは限らず、同じ最大報酬をもたらす複数の最適な行動が存在する場合もあります。
具体例・使われ方
チェスや将棋などのゲームAIにおいて、現在の盤面の状態から勝利確率を最大化するために次の一手を選択する行動指針や、自動運転車が現在の周囲の状況（状態）に応じて、安全かつ迅速に目的地に到達するためにアクセル、ブレーキ、ハンドル操作を選択する行動決定プロセスなどで、最適方策の獲得が目指されます。
似た用語との違い
「方策」がエージェントの行動選択のルール全般（ランダムな行動や不完全なルールも含む）を指すのに対し、「最適方策」は累積報酬を最大化することが数学的に証明または定義された最も優れた方策を指します。また、エージェントの行動評価を数値化する「価値関数」とも混同されやすいですが、価値関数は状態や行動の「良さの度合い」を表す基準であり、最適方策はその基準に基づいて実際にどの行動を選択すべきかという「具体的なルール」を指すという違いがあります。
注意点
最適方策は、設計者が設定した報酬の定義に完全に依存します。そのため、報酬の設計が不適切である場合、エージェントは人間が意図しない不都合な行動（報酬ハック）を最適方策として学習してしまうリスクがあります。また、環境のすべての状態や遷移確率が未知である複雑な現実問題においては、真の最適方策を厳密に計算することは困難であり、現実的には近似的な最適方策を求めることが一般的です。