本篇请结合课本Reinforcement Learning: An Introduction学习 Jack's Car Rental是一个经典的应用马尔可夫决策过程的问题,翻译过来,我们就直接叫它“租车问题”吧。租车问题的描述如下: Jack’s Car Rental Jack ...
请先阅读上一篇文章: RL系列 马尔可夫决策过程与动态编程 在上一篇文章里,主要讨论了马尔可夫决策过程模型的来源和基本思想,并以MAB问题为例简单的介绍了动态编程的基本方法。虽然上一篇文章中的马尔可夫决策过程模型实现起来比较简单,但我认为其存在两个小问题: 数学表达上不够简洁 状态价值评价型问题与动作价值评价型问题是分离的,形式上不够统一 本篇主要来解决第一个问题。 第一个问题是比较直观的,下面给 ...
2018-07-12 15:50 0 788 推荐指数:
本篇请结合课本Reinforcement Learning: An Introduction学习 Jack's Car Rental是一个经典的应用马尔可夫决策过程的问题,翻译过来,我们就直接叫它“租车问题”吧。租车问题的描述如下: Jack’s Car Rental Jack ...
马尔可夫决策过程是基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程。马尔可夫决策过程是序贯决策的主要研究领域。它是马尔可夫过程与确定性的动态规划相结合的产物,故又称马尔可夫型随机动态规划,属于运筹学中数学规划的一个分支。 序贯决策 有些决策问题,决策者只需要作一次决策即可,这类决策方法 ...
。 马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性,与上面不 ...
在介绍马尔可夫决策过程之前,我们先介绍下情节性任务和连续性任务以及马尔可夫性。 情节性任务 vs. 连续任务 情节性任务(Episodic Tasks),所有的任务可以被可以分解成一系列情节,可以看作为有限步骤的任务。 连续任务(Continuing Tasks),所有的任务不能分解 ...
1. 马尔科夫性 无后效性,下一个状态只和当前状态有关而与之前的状态无关,公式描述:P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]">P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]。强化学习中的状态也服从马尔科夫性,因此才能在当前状态下执行动作并转移到下一个状态 ...
马尔可夫决策过程:MDP 一、MDP模型表示 首先引出马尔可夫决策过程的几个相关变量集合:A={at},S={st},R={rt+1},t=1,2,...T or ∞。A表示Action,S表示State,R表示Reward,这几个均是静态的随机变量,可以是离散的,也可以是连续 ...
机和状态转移概率。从某个状态出发到终止状态的过程链。不存在动作和奖励。 3.马尔科夫决策过程 ...