分类目录：《深入理解强化学习》总目录

《深入理解强化学习——多臂赌博机》系列文章到此为止，只考虑了非关联的任务，对它们来说，没有必要将不同的动作与不同的情境联系起来。在这些任务中，当任务是平稳的时候，学习器会试图寻找一个最佳的动作；当任务是非平稳的时候，最佳动作会随着时间的变化而改变，此时它会试着去追踪最佳动作。然而，在一般的强化学习任务中，往往有不止一种情境，它们的目标是学习一种策略：一个从特定情境到最优动作的映射。为了进行一般性问题分析，下面我们简要地探讨从非关联任务推广到关联任务的最简单的方法。

举个例子，假没有一系列不同的臂赌博机任务，每一步你都要随机地面对其中的一个。因此，赌博机任务在每一步都是随机变化的。从观察者的角度来看，这是一个单一的、非平稳的臂赌博机任务，其真正的动作价值是每步随机变化的。我们可以尝试使用本系列文章中描述的处理非平稳情况的方法，但是除非真正的动作价值的改变是非常缓慢的，否则这些方法不会有很好的效果。现在假设，当我们遇到某一个多臂赌博机任务时，我们会得到关于这个任务的编号的明显线索（但不是它的动作价值）。也许我们面对的是一个真正的老虎机，它的外观颜色与它的动作价值集合一一对应，动作价值集合改变的时候，外观颜色也会改变。那么，现在你可以学习一些任务相关的操作策略，例如，用你所看到的颜色作为信号，把每个任务和该任务下最优的动作直接关联起来，比如，如果为红色，则选择1号臂；如果为绿色，则选择2号臂。有了这种任务相关的策略，在知道任务编号信息时，你通常要比不知道任务编号信息时做得更好。
这是一个关联搜索任务的例子，因为它既涉及采用试错学习去搜索最优的动作，又将这些动作与它们表现最优时的情境关联在一起`：关联搜索任务现在通常在文献中被称为上下文相关的赌博机。关联搜索任务介于k臂赌博机问题和完整强化学习问题之间。它与完整强化学习问题的相似点是，它需要学习一种策略。但它又与臂赌博机问题相似，体现在每个动作只影响即时收益。如果允许动作可以影响下一时刻的情境和收益，那么这就是完整的强化学习问题。我们会在下一章中提出这个问题，并在本书的其他章节中研究它。

参考文献：
[1] 张伟楠, 沈键, 俞勇. 动手学强化学习[M]. 人民邮电出版社, 2022.
[2] Richard S. Sutton, Andrew G. Barto. 强化学习（第2版）[M]. 电子工业出版社, 2019
[3] Maxim Lapan. 深度强化学习实践（原书第2版）[M]. 北京华章图文信息有限公司, 2021
[4] 王琦, 杨毅远, 江季. Easy RL：强化学习教程 [M]. 人民邮电出版社, 2022