动态规划(dynamic programming)是程序设计算法中非常重要的内容,能够高效解决一些经典问题,例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决的子问题的答案,在求解目标问题的过程中,需要这些子问题答案时就可以...
通过动态规划DP来找到最优序列(上述过程的公式化) 算法第一层面:计算最优损失 序列式地得到如下结果: J_N^*(x_N),J_{N-1}*(x_{N-1}),...,J_0^*(x_0) 算法流程如下: Jk+1∗的基础上加上最小化的当前第k步损失得到Jk∗,一步步递推即可。 算法第二层面: 根据损失得到最优控制序列 以下是...
1. 动态规划 对于做过算法题目的同学而言,这个词应该并不陌生,比较经典的「背包问题」就是需要利用「动态规划」。动态规划的思想是:将当前问题分解为子问题,求解并记录子问题的答案,最后从中获得目标解。它通常用于求解「最优」性质的问题。 而求解马尔可夫决策过程最优策略的动态规划算法主要有两种: 策略迭代 价值迭...
如果你已经接触过动态规划/强化学习的文献,这可能就会是你更加熟悉的递推方程(在RL模型中,绝大部分都是用这里的infinite horizon discounted MDP来建模的)。 容易验证, T_\mu,T 是单调的,且如果 r 有界(对任意 s\in S:a\in U(s) , \mathbb{E}_w[|r(s,a,w)|]<\infty), T_\mu,T 是压缩映射...
,这既是动态规划的思想。事实上不管是动态规划,还是蒙特卡洛采样,都是这种逆推回溯的思想。 1、策略评估与策略控制 几乎所有的基于表格型的强化学习算法都可以分为策略评估与策略改进两个部分。策略评估是指根据后续的状态价值来更新当前时刻的状态价值,因此不严谨的讲,策略评估即是对状态价值的一种估计,或者说...
动态规划是我们讲到的第一个系统求解强化学习预测和控制问题的方法。它的算法思路比较简单,主要就是利用贝尔曼方程来迭代更新状态价值,用贪婪法之类的方法迭代更新最优策略。 动态规划算法使用全宽度(full-width)的回溯机制来进行状态价值的更新,也就是说,无论是同步还是异步动态规划,在每一次回溯更新某一个状态的价值...
强化学习入门:动态规划算法详解 🎯 动态规划(Dynamic Programming)在强化学习中有着广泛的应用,尤其在解决马尔可夫决策过程(MDP)中的最优策略问题时。它通过将大问题分解成若干个子问题,并保存已解决的子问题的答案,从而提高求解效率。 策略迭代:分步求解最优策略 🏁 策略迭代主要包括两个步骤:策略评估和策略提升。
一、值迭代算法简介 值迭代是一种基于动态规划的策略搜索算法,旨在通过迭代计算值函数来找到最优策略。具体而言,值迭代算法通过不断更新每个状态的值函数来逐步逼近最优值函数,并在每次迭代后更新策略以选择当前最优动作。值迭代算法的核心思想是反复利用贝尔曼方程,迭代计算状态-动作值函数或状态值函数,并通过最大化值...
作为强化学习研究人员,我经常需要提醒自己算法之间的细微差异。在这里,我想创建一个算法列表,并为每个算法概括一句或两句总结,以将其与同类算法中的其他算法区分开。另外,我将结合该领域的简短历史进行介绍。 强化学习起源于最优控制。这个故事始于20世纪50年代的精确动态规划(exact dynamic programming),广义上讲,精确动...
这篇论文主要探讨了基于动态规划(DP)的强化学习算法的收敛性,特别是Q学习和TD(λ)算法。 研究背景: 背景介绍:这篇文章的背景介绍是近年来强化学习领域的新算法发展迅速,尤其是预测和控制马尔可夫环境的算法,如Sutton的TD(λ)和Watkins的Q-learning算法。