本篇請結合課本Reinforcement Learning: An Introduction學習 Jack's Car Rental是一個經典的應用馬爾可夫決策過程的問題,翻譯過來,我們就直接叫它“租車問題”吧。租車問題的描述如下: Jack’s Car Rental Jack ...
請先閱讀上一篇文章: RL系列 馬爾可夫決策過程與動態編程 在上一篇文章里,主要討論了馬爾可夫決策過程模型的來源和基本思想,並以MAB問題為例簡單的介紹了動態編程的基本方法。雖然上一篇文章中的馬爾可夫決策過程模型實現起來比較簡單,但我認為其存在兩個小問題: 數學表達上不夠簡潔 狀態價值評價型問題與動作價值評價型問題是分離的,形式上不夠統一 本篇主要來解決第一個問題。 第一個問題是比較直觀的,下面給 ...
2018-07-12 15:50 0 788 推薦指數:
本篇請結合課本Reinforcement Learning: An Introduction學習 Jack's Car Rental是一個經典的應用馬爾可夫決策過程的問題,翻譯過來,我們就直接叫它“租車問題”吧。租車問題的描述如下: Jack’s Car Rental Jack ...
馬爾可夫決策過程是基於馬爾可夫過程理論的隨機動態系統的最優決策過程。馬爾可夫決策過程是序貫決策的主要研究領域。它是馬爾可夫過程與確定性的動態規划相結合的產物,故又稱馬爾可夫型隨機動態規划,屬於運籌學中數學規划的一個分支。 序貫決策 有些決策問題,決策者只需要作一次決策即可,這類決策方法 ...
。 馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process, MDP)也具有馬爾可夫性,與上面不 ...
在介紹馬爾可夫決策過程之前,我們先介紹下情節性任務和連續性任務以及馬爾可夫性。 情節性任務 vs. 連續任務 情節性任務(Episodic Tasks),所有的任務可以被可以分解成一系列情節,可以看作為有限步驟的任務。 連續任務(Continuing Tasks),所有的任務不能分解 ...
1. 馬爾科夫性 無后效性,下一個狀態只和當前狀態有關而與之前的狀態無關,公式描述:P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]">P[St+1|St]=P[St+1|S1,...,St]。強化學習中的狀態也服從馬爾科夫性,因此才能在當前狀態下執行動作並轉移到下一個狀態 ...
馬爾可夫決策過程:MDP 一、MDP模型表示 首先引出馬爾可夫決策過程的幾個相關變量集合:A={at},S={st},R={rt+1},t=1,2,...T or ∞。A表示Action,S表示State,R表示Reward,這幾個均是靜態的隨機變量,可以是離散的,也可以是連續 ...
機和狀態轉移概率。從某個狀態出發到終止狀態的過程鏈。不存在動作和獎勵。 3.馬爾科夫決策過程 ...