强化学习（三）用动态规划（DP）求解
在强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)中，我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度，这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题。 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL ...
原文：强化学习 2—— 用动态规划求解 MDP (Policy Iteration and Value Iteration)
在上一篇文章 强化学习 一文读懂马尔科夫决策过程 MDP 介绍了马尔科夫过程，本篇接着来介绍如何使用动态规划方法来求解。 动态规划的关键点有两个： 一是问题的最优解可以由若干小问题的最优解构成，即通过寻找子问题的最优解来得到问题的最优解。 二是可以找到子问题状态之间的递推关系，通过较小的子问题状态递推出较大的子问题的状态。 在上一篇中我们提到的状态价值的贝尔曼方程： v pi s sum a in ...
2020-08-10 15:26 0 804 推荐指数：
相关推荐
强化学习总结（3）--动态规划
动态规划是强化学习里面最基础的部分，其核心思想----通用策略迭代(Generalized Policy Iteration,GPI)。 首先强调一点，动态规划(Dynamic Programming)要求一个完全已知的环境模型，所谓完全已知，就是MDP的五元组全部已知，当然了，主要还是指状态 ...
强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划
强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的，先看看这里： 强化学习 ...
强化学习（8）------动态规划（通俗解释）
一、动态规划 当问题具有下列两个性质时，通常可以考虑使用动态规划来求解： 一个复杂问题的最优解由数个小问题的最优解构成，可以通过寻找子问题的最优解来得到复杂问题的最优解 子问题在复杂问题内重复出现，使得子问题的解可以被存储起来重复利用 马尔科夫决策过程具有上述 ...
增强学习（三）----- MDP的动态规划解法
上一篇我们已经说到了，增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略，使其在任意初始状态下，都能获得最大的Vπ值。(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习)。 那么如何求解最优策略呢？基本的解法有三种： 动态规划法(dynamic ...
【整理】强化学习与MDP
【入门，来自wiki】 强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。这个方法具有普适性，因此在其他许多领域都有研究，例如博弈论 ...
人工智能之计算最佳策略（Policy Iteration and Value Iteration)
1. 实验要求 题目：计算最佳策略 在下面例子基础上，自行设计一个问题（例如:求解某两点之间的最短路径， 或是在图中加一些障碍物，计算最短路径）， 给出该问题对应的 MDP 模型描述， 然后分别使用 value iteration 和 policy iteration 算法计算出最佳策略 ...
【强化学习RL】必须知道的基础概念和MDP
本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL（Reinforcement Learning） 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy ...