MDP对于研究通过强化学习解决的广泛优化和控制问题非常有用。动态规划(DP)是强化学习的一个分支,指一组算法,这些算法可以在环境的完美模型作为MDP的情况下计算最优策略。动态规划算法最适合优化问题,因为这些算法的设计是为了检查先前解决的子问题,并结合它们的解决方案,以提供给定问题的最佳解决方案。然而,经典的DP算法...
使用贝尔曼方程:无论是动态规划还是强化学习,贝尔曼方程都是核心工具,用于描述在策略下状态的值函数或动作的值函数。 不同点: 环境信息:动态规划假设对环境(即状态转移概率和奖励结构)有完全的了解,而强化学习通常是在没有完全环境信息的情况下工作,需要通过与环境的交互来学习。 计算方式:动态规划通常在离线环境中进...
本篇详细讲解第四章动态规划算法,我们会通过Grid World示例来结合强化学习核心概念,用python代码实现在OpenAI Gym的模拟环境中第四章基于动态规划的算法:策略评价(Policy Evaluation)、策略提升(Policy Improvment)、策略迭代(Policy Iteration)、值迭代(Value Iteration)和异步迭代方法(Asynchronous DP)。 Grid World 问题...
经典教材Reinforcement Learning: An Introduction 第二版由强化领域权威Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 完成编写,内容深入浅出,非常适合初学者。本篇详细讲解第四章动态规划算法,我们会通过Grid World示例来结合强化学习核心概念,用python代码实现在OpenAI Gym的模拟环境中第四章基于动态规划的算法:策略评价(Poli...