原文:強化學習 3—— 使用蒙特卡洛采樣法(MC)解決無模型預測與控制問題

一 問題引入 回顧上篇強化學習 用動態規划求解 MDP我們使用策略迭代和價值迭代來求解MDP問題 策略迭代過程: 評估價值 Evaluate v i s sum a in A pi a s left color red R s, a gamma sum s in S color red P s s, a cdot v i s right 改進策略 Improve q i s,a color red ...

2020-08-10 15:29 0 760 推薦指數:

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令人驚艷的算法——蒙特卡洛采樣法

原文發在我的知乎 蒙特卡洛算法 使用概率來求π(圓周率)和定積分,在不使用任何公式和特殊計算方法的前提下,實現小數點后多位的准確率,真的驚艷到我了。 我第一次接觸蒙特卡洛算法,是在做數據采樣的時候,這個名字是20世紀40年代美國在第二次世界大戰中研制原子彈的“曼哈頓計划”計划 ...

Thu Feb 13 01:16:00 CST 2020 0 2260
馬爾可夫蒙特卡洛采樣法

可以用於比較復雜的分布的采樣,並且在高維空間中也能使用 馬爾可夫蒙特卡洛法 蒙特卡洛法:基於采樣的數值型近似求解方法 馬爾可夫鏈:用於采樣 MCMC基本思想 針對目標分布,構造一個馬爾可夫鏈,使得該馬爾可夫鏈的平穩分布就是目標分布 ...

Sun Nov 24 23:44:00 CST 2019 0 311
強化學習總結(4)--蒙特卡洛方法

大名鼎鼎的蒙特卡洛方法(MC),源自於一個賭城的名字,作為一種計算方法,應用領域眾多,主要用於求值。蒙特卡洛方法的核心思想就是:模擬---抽樣---估值。 蒙特卡洛使用條件:1.環境是可模擬的;2.只適合情節性任務(episode tasks)。 蒙特卡洛強化學習中的應用: 1.完美信息 ...

Fri Dec 08 00:38:00 CST 2017 0 3698
強化學習(二)—— 蒙特卡洛方法求解

1、“無模型學習”的基本概念   在前一章中提到的基於動態規划的策略迭代和值迭代求解強化學習都屬於“有模型學習”,都是在需要知道狀態轉移概率矩陣的前提下才能適用的算法。然而在現實很多場景中,我們無法獲得環境信息,也就是狀態轉移概率矩陣未知。此時我們無法再利用策略迭代和值迭代算法來求解,需要提出 ...

Thu Nov 15 23:20:00 CST 2018 0 1158
強化學習 4 —— 時序差分法(TD)解決無模型預測控制問題

在上篇文章強化學習——蒙特卡洛 (MC) 采樣法預測控制中我們討論了 Model Free 情況下的策略評估問題,主要介紹了蒙特卡洛MC采樣法預測控制問題,這次我們介紹另外一種方法——時序差分法(TD) 一、時序差分采樣法(TD) 對於MC采樣法,如果我們沒有完整的狀態序列 ...

Mon Aug 10 23:32:00 CST 2020 0 660
蒙特卡洛模型

蒙特卡羅法也稱統計模擬、統計試驗。是把概率現象作為研究對象的數值模擬方法,下面講兩個例子加深理解。 三門問題 你參加一個有獎競猜節目,現在面前有三個門,只有其中一個門后有獎,其余門后為空。你隨機選中一個門后,主持人打開另外兩個門中的一個門后,為空 ...

Thu Sep 10 17:34:00 CST 2020 0 434
 
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