动态规划(Dynamic progaming)这个术语是指可以用于在给定完整的环境模型是马尔可夫决策过程(MDP)的情况下计算最优策略的算法集合。 传统的DP算法在强化学习领域应用十分有限,因为它们不仅要求理想的模型,同时计算量也非常大,但是在理论方面依然非常重要。 DP算法为求解有限MDP其它方法的理解,提供了必要的基础。事实上,那些...
然而,在过去的几年里,强化学习(RL)在解决涉及动态规划的特定问题方面(例如赢得比赛和蛋白质折叠)取得了令人难以置信的成果。 今天,我们将分享我们在人机对话动态规划方面的最新进展,在该领域,我们使助手能够针对一个目标规划多轮对话,并通过采用基于RL的方法实时调整该计划。在本文,我们研究如何通过应用RL从信誉良好来...
动态规划是强化学习里面最基础的部分,其核心思想---通用策略迭代(Generalized Policy Iteration,GPI)。 首先强调一点,动态规划(Dynamic Programming)要求一个完全已知的环境模型,所谓完全已知,就是MDP的五元组全部已知,当然了,主要还是指状态转移概率已知。这种学习方式就是有模型学习(Model-based learning)。 这里我的疑...
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。
动态规划法是著名的基于贝尔曼方程的经典强化学习方法。本章先介绍动态规划的核心思想,再介绍强化学习的动态规划法。 动态规划法简介 核心思想 动态规划的核心思想是将原问题分解为若干个子问题,先自底向上地求解子问题,然后从子问题的解回溯得到原问题的解。
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,精确动态规划是一种结构化的方法,它将一个有限的问题分解成更小的、可解决的子问题,这归功于理查德·贝尔曼。值得了解的是,克劳德·香农和理查德·贝尔曼在20世纪50年代和60年代为许多计算科学带来了革命性的变化...
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。
动态规划是一种在决策和规划问题中广泛使用的优化方法。它通过将问题分解为子问题，并通过解决子问题来获得最优解。DeepMind利用逆向强化学习的学习结果，结合动态规划的思想，提出了一种新的混合方法。他们将逆向强化学习得到的奖励函数作为输入，利用动态规划来寻找最优决策策略。这种混合方法的优势在于它能够克服逆向强化...
强化学习基础篇(三)动态规划之基础介绍 强化学习从动物学习行为中的试错方式和优化控制理论两个领域独立发展,最终经贝尔曼方程抽象为马尔可夫决策过程,从而奠定了强化学习的数学理论基础。在贝尔曼之后,经过了众多科学家的深入研究和补充,形成了相对完备的强化学习体系。