此时称模型已知,可以利用动态规划算法的思想对强化学习模型进行求解,当五元组中转移概率P即时奖励R以及折损因子γ中有未知数时,我们称模型未知,常见的求解无模型强化学习的算法分为蒙特卡洛算法和时间差分算法等,无模型强化学习
学习「强化学习」(基于这本教材,强烈推荐)时的一些总结,在此记录一下。 在马尔可夫决策过程环境模型已知(也就是状态转移函数P、奖励函数r已知)的情况下,我们可以通过「动态规划」求得马尔可夫决策过程的最优策略π∗。 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...
典例:1.1.1(规划问题——连续版本) 根据例题1:(见消融ball:强化学习基本概念1: 确定性动态规划问题) 有四种运算ABCD,B只能在A后面,D只能在C后面。 假设最优的组合是CABD,那么BD一定要优于DB,先解决最后两个最优,再是最后三个,最后是四个,逐个规划。现在问题就是,如何基于长度为k的子问题来求解长度为k+1...
基于动态规划的强化学习算法主要有两种:一是策略迭代(policy iteration),二是价值迭代(value iteration)。其中,策略迭代由两部分组成:策略评估(policy evaluation)和策略提升(policy improvement)。具体来说,策略迭代中的策略评估使用贝尔曼期望方程来得到一个策略的状态价值函数,这是一个动态规划的过程;而价值迭代直接使用...
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。
回想一下在强化学习(一)中,我们介绍了强化学习的相关概念,其中给出了有模型与无模型的概念。基于动态规划的强化学习则是一种基于有模型的方法,具体的讲,只有已知环境中所有的状态以及对应的策略分布、状态转移概率分布,才能应用动态规划。
第7集|张伟楠强化学习课程:动态规划 本期知识点为策略迭代算法、价值迭代算法,内容对应《动手学强化学习》第4章:动态规划算法#强化学习 #上海交通大学 #人工智能 #动手学AI #AI在抖音 - 张伟楠SJTU于20241121发布在抖音,已经收获了3.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
基于动态规划的强化学习算法主要有两种:一是策略迭代(policy iteration),二是价值迭代(value iteration)。其中,策略迭代由两部分组成:策略评估(policy evaluation)和策略提升(policy improvement)。具体来说,策略迭代中的策略评估使用贝尔曼期望方程来得到一个策略的状态价值函数,这是一个动态规划的过程;而价值迭代直接使用...
基于动态规划的强化学习算法主要有两种:一是策略迭代(policy iteration),二是价值迭代(value iteration)。其中,策略迭代由两部分组成:策略评估(policy evaluation)和策略提升(policy improvement)。具体来说,策略迭代中的策略评估使用贝尔曼期望方程来得到一个策略的状态价值函数,这是一个动态规划的过程;而价值迭代直接使用...
在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题。 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲。