我们首先进行策略评估,使用蒙特卡洛方法来估计策略 $Q=Q_{\pi}$,然后进行策略更新,即得到 Q 函数后,我们就可以通过贪心的方法去改进它:\pi(s)=\underset{a}{\arg \max} Q(s, a) 图3.24 广义策略迭代 图3.25 所示为蒙特卡洛方法估计 Q 函数的算法。 一个保证策略迭代收敛的假设是回合有探索性开始(explorin...
思路:通过在策略空间中搜索,找到能够最大化累积奖励的策略。 作用:避免了对值函数的依赖,直接优化策略。 经典例子:Sample based ,Information theory。 Return Functions(回报函数): 定义:回报函数衡量了在一个轨迹(序列)中获得的总奖励。 思路:通过评估整个轨迹来指导策略的选择。 作用:用于评估策略的好坏,以便选择...
我们首先进行策略评估,使用蒙特卡洛方法来估计策略 $Q=Q_{\pi}$,然后进行策略更新,即得到 Q 函数后,我们就可以通过贪心的方法去改进它: $$ \pi(s)=\underset{a}{\arg \max} Q(s, a) $$ 图3.24 广义策略迭代 图3.25 所示为蒙特卡洛方法估计 Q 函数的算法。 一个保证策略迭代收敛的假设是回合有探索性...
在 Pong 游戏里面，其实只有两个动作：往上或者往下。如图 1.6 所示，如果强化学习通过学习一个策略网...
策略评估的基本思路是从任意一个状态价值函数开始,依据给定的策略,结合贝尔曼期望方程、状态转移概率和奖励同步迭代更新状态价值函数,直至其收敛,得到该策略下最终的状态价值函数。 下面我们用一个具体的例子来说明策略评估的过程。 3. 策略评估求解实例 可以看到,动态规划的策略评估计算过程并不复杂,但是如果我们的问题是...
智能体会用策略来选取下一步的动作。 价值函数(value function)。我们用价值函数来对当前状态进行评估。价值函数用于评估智能体进 入某个状态后,可以对后面的奖励带来多大的影响。价值函数值越大,说明智能体进入这个状态越有 利。 模型(model)。模型表示智能体对环境的状态进行理解,它决定了环境中世界的运行方式。
3. 策略评估求解实例 这是一个经典的Grid World的例子。我们有一个4x4的16宫格。只有左上和右下的格子是终止格子。该位置的价值固定为0,个体如果到达了该2个格子,则停止移动,此后每轮奖励都是0。个体在16宫格其他格的每次移动,得到的即时奖励$R$都是-1。注意个体每次只能移动一个格子,且只能上下左右4种移动...
那么,每个元胞的状态-价值函数当然是包含了处在该元胞处的所有行动,因此,我们需要在遵从均匀随机决策下对所有行动进行迭代,直到所有元胞的状态-价值收敛为止,这种做法叫做迭代策略评估。 求解状态-价值函数直接按照贝尔曼方程,进行如下迭代即可: 计算最优状态-价值函数...
策略评估求解实例 这是一个经典的Grid World的例子。我们有一个4x4的16宫格。只有左上和右下的格子是终止格子。该位置的价值固定为0,个体如果到达了该2个格子,则停止移动,此后每轮奖励都是0。个体在16宫格其他格的每次移动,得到的即时奖励RR都是-1。注意个体每次只能移动一个格子,且只能上下左右4种移动选择,不...
即使没有一个价值函数(V(s),Q(s,a))是提前已知的,这个策略也应该可用 最理想的情况是,行为策略产生的行动序列能够使产生的价值函数V(s)接近于最佳价值函数V*(s) 策略评估 为了找到上例中提到的行为策略,我们需要进行策略评估 策略评估是遵循一个给定的行为策略\pi_b确定价值函数的任务 ...