原文:Bellman方程

思想:当前状态的价值和下一步的价值和当前的奖励有关。价值函数分解为当前奖励和下一步价值函数两部分,类似于递归的思想 例如在上面这个图中。v s 是状态s的价值函数。 a s 是状态s下执行行为a的概率,Rsa是对应的即时奖励,是在状态S下执行了动作a之后转移到状态S 的概率。 上面这个图就是实际计算过程,计算的是最右边这个状态的价值。往上走study动作为a ,往下走为a ...

2020-04-02 11:15 0 755 推荐指数:

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Deep Learning专栏--强化学习之MDP、Bellman方程(1)

本文主要介绍强化学习的一些基本概念:包括MDP、Bellman方程等, 并且讲述了如何从 MDP 过渡到 Reinforcement Learning。 1. 强化学习基本概念 这里还是放上David Silver的课程的图,可以很清楚的看到整个交互过程。这就是人与环境交互的一种 ...

Fri Mar 29 00:53:00 CST 2019 0 1512
Bellman-Ford算法

分类:单源最短路径算法。 适用于:稀疏图(侧重于对边的处理)。 优点:可以求出存在负边权情况下的最短路径。 缺点:无法解决存在负权回路的情况。 时间复杂度:O(NE),N是顶点数,E是边数。( ...

Fri Jan 18 00:08:00 CST 2019 0 1270
Bellman-Ford与SPFA

一、Bellman-Ford Bellman-Ford 算法是一种用于计算带权有向图中单源最短路径(当然也可以是无向图)。与Dijkstra相比的优点是,也适合存在负权的图。 若存在最短路(不含负环时),可用Bellman-Ford求出,若最短路不存在时,Bellman-Ford只能用来判断 ...

Sun Aug 26 02:11:00 CST 2018 0 1460
Bellman-Ford 算法

根据之前最短路径算法里提到的,我们只要放松所有边直到其全部失效就可以得到最短路径 注意:图中不能有负圈。否则当负圈中某个点经过这个负圈的所有边的松弛操作后,这个点的的d[i]就会减小,此时会发现它可 ...

Wed May 22 05:44:00 CST 2019 2 1981
Bellman_ford算法

摘自百度百科 Bellman-ford算法是求含负权图的单源最短路径算法,效率很低,但代码很容易写。即进行不停地松弛(relaxation),每次松弛把每条边都更新一下,若n-1次松弛后还能更新,则说明图中有负环(即负权回路,本文最后有解释),无法得出 ...

Sat Apr 21 08:45:00 CST 2012 0 6028
Bellman_ford算法详解

昨天说的dijkstra固然很好用,但是却解决不了负权边,想要解决这个问题,就要用到Bellman-ford. 我个人认为Bellman-Ford比dijkstra要好理解一些,还是先上数据(有向图): 在讲述开,先设几个数组: origin[i]表示编号为i这条边的起点编号 ...

Wed Oct 11 01:55:00 CST 2017 0 3333
Bellman-ford 算法详解

昨天说的dijkstra固然很好用,但是却解决不了负权边,想要解决这个问题,就要用到Bellman-ford. 我个人认为Bellman-Ford比dijkstra要好理解一些,还是先上数据(有向图): 在讲述开,先设几个数组: origin[i]表示编号为i这条边的起点编号 ...

Sun Jul 23 23:37:00 CST 2017 1 6962
 
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