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 ...
原文：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 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的遞推關系，通過較小的子問題狀態遞推出較大的子問題的狀態。 在上一篇中我們提到的狀態價值的貝爾曼方程： v pi s sum a in ...
2020-08-10 15:26 0 804 推薦指數：
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