原文:強化學習(三)用動態規划(DP)求解

在強化學習 二 馬爾科夫決策過程 MDP 中,我們討論了用馬爾科夫假設來簡化強化學習模型的復雜度,這一篇我們在馬爾科夫假設和貝爾曼方程的基礎上討論使用動態規划 Dynamic Programming, DP 來求解強化學習的問題。 動態規划這一篇對應Sutton書的第四章和UCL強化學習課程的第三講。 .動態規划和強化學習問題的聯系 對於動態規划,相信大家都很熟悉,很多使用算法的地方都會用到。就 ...

2018-08-12 20:36 68 23556 推薦指數:

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強化學習總結(3)--動態規划

動態規划強化學習里面最基礎的部分,其核心思想----通用策略迭代(Generalized Policy Iteration,GPI)。 首先強調一點,動態規划(Dynamic Programming)要求一個完全已知的環境模型,所謂完全已知,就是MDP的五元組全部已知,當然了,主要還是指狀態 ...

Fri Dec 08 00:37:00 CST 2017 0 2626
強化學習 2—— 用動態規划求解 MDP (Policy Iteration and Value Iteration)

在上一篇文章 強化學習 1 —— 一文讀懂馬爾科夫決策過程 MDP 介紹了馬爾科夫過程,本篇接着來介紹如何使用動態規划方法來求解動態規划的關鍵點有兩個: 一是問題的最優解可以由若干小問題的最優解構成,即通過尋找子問題的最優解來得到問題的最優解。 二是可以找到子問題狀態之間 ...

Mon Aug 10 23:26:00 CST 2020 0 804
強化學習讀書筆記 - 04 - 動態規划

強化學習讀書筆記 - 04 - 動態規划 學習筆記: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 數學符號看不懂的,先看看這里: 強化學習 ...

Fri Mar 03 08:28:00 CST 2017 0 4698
強化學習(8)------動態規划(通俗解釋)

一、動態規划 當問題具有下列兩個性質時,通常可以考慮使用動態規划求解: 一個復雜問題的最優解由數個小問題的最優解構成,可以通過尋找子問題的最優解來得到復雜問題的最優解 子問題在復雜問題內重復出現,使得子問題的解可以被存儲起來重復利用 馬爾科夫決策過程具有上述 ...

Fri May 28 03:37:00 CST 2021 0 258
DP動態規划學習筆記

作為考察范圍最廣,考察次數最多的算法,當然要開一篇博客來復習啦。 子曰:溫故而知新,可以為師矣 我復習DP時有一些自己對DP的理解,也就分享出來吧。 ——正片開始—— 動態規划算法,即Dynamic Programming(以下簡稱為DP),是解決多階段決策過程最優化問題的高效數學方法 ...

Sat Nov 09 08:13:00 CST 2019 0 296
DP動態規划學習心得

              動態規划學習心得   說實話吧,動態規划DP)確實是一個比較難的知識點,對於初學者來說,是一個難過的坎(筆者的臉呢?開玩笑。)。動態規划就是我從初學開始遇到的最神奇的解法,它不同於暴力搜索,也不同於一般的貪心,能夠以出乎人意料的時間復雜度(近似於O(n ...

Wed Apr 10 04:08:00 CST 2019 0 1309
學習筆記】動態規划—各種 DP 優化

學習筆記】動態規划—各種 DP 優化 【大前言】 個人認為貪心,\(dp\) 是最難的,每次遇到題完全不知道該怎么辦,看了題解后又瞬間恍然大悟(TAT)。這篇文章也是花了我差不多一個月時間才全部完成。 【進入正題】 用動態規划解決問題具有空間耗費大、時間效率高的特點,但也會有時間效率 ...

Thu Aug 08 03:36:00 CST 2019 3 1539
DP動態規划)總結

前言 動態規划是很重要的一個知識點,大大小小的比賽總會有一兩道DP題,足以說明動態規划的重要性。 動態規划主要是思想,並沒有固定的模板,那么,怎么判斷題目是不是動態規划呢? DP題一般都會滿足三個條件:子問題重疊、無后效性、最優子結構性質。 動態規划把原問題看作若干個重疊子問題,每個子問題 ...

Thu Aug 29 17:28:00 CST 2019 0 567
 
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