本文主要介紹強化學習的一些基本概念:包括MDP、Bellman方程等, 並且講述了如何從 MDP 過渡到 Reinforcement Learning。 1. 強化學習基本概念 這里還是放上David Silver的課程的圖,可以很清楚的看到整個交互過程。這就是人與環境交互的一種 ...
思想:當前狀態的價值和下一步的價值和當前的獎勵有關。價值函數分解為當前獎勵和下一步價值函數兩部分,類似於遞歸的思想 例如在上面這個圖中。v s 是狀態s的價值函數。 a s 是狀態s下執行行為a的概率,Rsa是對應的即時獎勵,是在狀態S下執行了動作a之后轉移到狀態S 的概率。 上面這個圖就是實際計算過程,計算的是最右邊這個狀態的價值。往上走study動作為a ,往下走為a ...
2020-04-02 11:15 0 755 推薦指數:
本文主要介紹強化學習的一些基本概念:包括MDP、Bellman方程等, 並且講述了如何從 MDP 過渡到 Reinforcement Learning。 1. 強化學習基本概念 這里還是放上David Silver的課程的圖,可以很清楚的看到整個交互過程。這就是人與環境交互的一種 ...
分類:單源最短路徑算法。 適用於:稀疏圖(側重於對邊的處理)。 優點:可以求出存在負邊權情況下的最短路徑。 缺點:無法解決存在負權回路的情況。 時間復雜度:O(NE),N是頂點數,E是邊數。( ...
一、Bellman-Ford Bellman-Ford 算法是一種用於計算帶權有向圖中單源最短路徑(當然也可以是無向圖)。與Dijkstra相比的優點是,也適合存在負權的圖。 若存在最短路(不含負環時),可用Bellman-Ford求出,若最短路不存在時,Bellman-Ford只能用來判斷 ...
根據之前最短路徑算法里提到的,我們只要放松所有邊直到其全部失效就可以得到最短路徑 注意:圖中不能有負圈。否則當負圈中某個點經過這個負圈的所有邊的松弛操作后,這個點的的d[i]就會減小,此時會發現它可 ...
Wormholes Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K T ...
摘自百度百科 Bellman-ford算法是求含負權圖的單源最短路徑算法,效率很低,但代碼很容易寫。即進行不停地松弛(relaxation),每次松弛把每條邊都更新一下,若n-1次松弛后還能更新,則說明圖中有負環(即負權回路,本文最后有解釋),無法得出 ...
昨天說的dijkstra固然很好用,但是卻解決不了負權邊,想要解決這個問題,就要用到Bellman-ford. 我個人認為Bellman-Ford比dijkstra要好理解一些,還是先上數據(有向圖): 在講述開,先設幾個數組: origin[i]表示編號為i這條邊的起點編號 ...
昨天說的dijkstra固然很好用,但是卻解決不了負權邊,想要解決這個問題,就要用到Bellman-ford. 我個人認為Bellman-Ford比dijkstra要好理解一些,還是先上數據(有向圖): 在講述開,先設幾個數組: origin[i]表示編號為i這條邊的起點編號 ...