原文: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两个属性:贝尔曼方程把问题递归为求解子问题,价值函数相当于存储了一些子问题的解,可以复用。 二 MDP 马尔科夫决策过程需要解决的问题有两种 ...

2021-05-27 19:37 0 258 推荐指数:

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强化学习总结(3)--动态规划

动态规划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 ...

Fri Dec 08 00:37:00 CST 2017 0 2626
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 ...

Fri Mar 03 08:28:00 CST 2017 0 4698
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 ...

Mon Aug 13 04:36:00 CST 2018 68 23556
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 1 —— 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 ...

Mon Aug 10 23:26:00 CST 2020 0 804
01背包问题 之 动态规划通俗解释

01背包问题 (问题描述): 给定 n 件物品,物品的重量为 w[i],物品的价值为 c[i]。现挑选物品放入背包中,假定背包能承受的最大重量为 V,问应该如何选择装入背包中的物品,使得装入背 ...

Tue Oct 26 10:09:00 CST 2021 0 2288
强化学习

机器学习分类: 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 强化学习基础概念:Agent :主体,与环境交互的对象,动作的行使者Environment : 环境, 通常被规范为马尔科夫决策过程(MDP)State : 环境状态的集合Action ...

Wed Apr 18 06:20:00 CST 2018 0 924
什么是强化学习

摘要:本文尝试以一种通俗易懂的形式对强化学习进行说明,将不会包含一个公式。 本文分享自华为云社区《强化学习浅述》,作者: yanghuaili 人。 机器学习可以大致分为三个研究领域:监督学习,无监督学习强化学习(Reinforcement Learning,RL)。监督学习是大家最为 ...

Tue Aug 17 18:31:00 CST 2021 0 105
 
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