实际上,我们实验使用的马尔科夫随机过程是之前介绍的机器人找金币,策略是随机选择选择一个方向。随机策略下每个状态的价值如下图所示。大体上,蒙特卡罗算法和时差学习算法能够得到状态价值。 mdp value 4. 总结 我们在上一章介绍模型相关的策略评估的时候,已经介绍过一种策略评估。这种模型相关的策略评估利用了贝尔曼等...
在极限情况下,对于有限数量的状态,这个算法称为策略迭代,收敛到最优策略和最优价值函数。 策略评估 (E) 和策略改进 (I) 之间的迭代交替 如果我们将策略迭代算法应用于迷宫示例,那么最优的V函数和策略将如下所示: 迷宫示例的最优V函数和策略 在这些设置中,利用获得的最优V函数,我们可以轻松估计根据最优策略到达...
动态规划方法是强化学习中可以用于求解最优策略的方法,而策略评估(Policy Evaluation)是动态规划方法中的一个阶段。 从任意策略 \pi 开始,我们可以通过递归地调用贝尔曼方程评估策略: v_\pi(s) = E_{a\sim\pi(\cdot|s)}[r_t+\gamma v_\pi (s_{t+1})|s_t=s] \tag{14} 吐槽:在一些书里会直接写...
价值函数是策略评估的核心概念之一。价值函数衡量了在当前策略下,每个状态或动作的长期期望回报。在强化学习中,通常使用状态值函数和动作值函数来表示价值函数。状态值函数V(s)衡量在状态s下按照当前策略所能获得的长期回报,而动作值函数Q(s, a)则衡量在状态s下采取动作a后所能获得的长期回报。通过对这些价值函数的...
一、策略迭代 1、策略评估 给定策略ππ,计算其价值函数,即为策略评估,有时也称其为预测问题。 方法:根据vπvπ的贝尔曼方程vπ(s)=∑aπ(a|s)∑s′,rP(s′,r|s,a)(r+γvπ(s′))vπ(s)=∑aπ(a|s)∑s′,rP(s′,r|s,a)(r+γvπ(s′))不断迭代直至vπvπ收敛。
RoboCup Soccer Simulator是一个用于测试和评估强化学习智能体在足球比赛中表现的基准测试平台。它模拟了真实足球比赛的环境和规则,并提供了比赛场地、球队管理等功能。研究者可以在这个平台上训练和测试不同的强化学习算法,以获得最优的足球比赛策略。 二、模型基准评估方法的优缺点 ...
1.1基于价值函数的模型选择:通过评估不同模型输出的状态-动作价值函数,并选择价值函数最优的模型。这种方法可以在训练过程中对模型进行评估比较,从而选择出最适合的模型。1.2基于策略梯度的模型选择:利用策略梯度方法,通过迭代更新模型参数,找到最优策略。在每次迭代中,选择产生最高奖励的模型作为当前最优模型,...
在此基础上,策略评估(policy evaluation)是强化学习中最基础也是最重要的一个组成部分,其收敛性质的分析对于理解和改进这一类算法非常重要。但是如果只停留在一些非常理想化的假设下,得到的结果往往难以令人信服。在这次要分享的一个工作中,我们将给出一类策略评估算法在一些更贴近实际的假定下(RL天然的数据不独立同...
在此基础上,策略评估(policy evaluation)是强化学习中最基础也是最重要的一个组成部分,其收敛性质的分析对于理解和改进这一类算法非常重要。但是如果只停留在一些非常理想化的假设下,得到的结果往往难以令人信服。在这次要分享的一个工作中,我们将给出一类策略评估算法在一些更贴近实际的假定下(RL天然的数据不独立同...
当要评估智能体的当前策略π时,可以利用策略π产生很多次试验,每次试验都是从任意的初始状态开始直到...