4. 贝尔曼方程推导 (1)从纯数学公式出发 已知将公式由回报的定义式展开先求第一项该项表示下一步即时奖励的期望再求第二项(积分交换次序)综上,将第一项第二项展开式求和,可得同时由贝叶斯公式故由的公式,得到再将公式代入即可得到综上,得到贝尔曼期望方程已知,v(s)=E[Gt|St=s]q(s,a)=E[Gt...
V(st)=R(st)+γE[Vt+1|St=st] 是因为它描述的是当前状态的价值和下一状态的价值的关系,有了这个关系,就可以通过下一个状态的价值来迭代更新上一状态的价值【这样就可以通过最后一个状态逐步往前倒着推】。 这也是贝尔曼方程推导思想的核心,我们需要想办法找到当前状态价值和下一状态价值的具体关系,搭好它们...
贝尔曼方程是马尔可夫决策过程（MDP）中的一种关键工具，它在简化计算和描述状态转移中发挥着重要作用。以下是其推导过程的直观阐述：1. 马尔可夫性质决定了状态转移仅依赖于前一状态，递推公式[公式] 也受前时刻影响。这使得计算更为简洁，可以层层推进，考虑过去状态的影响。2. MRP与MDP的区别在于前者没...
贝尔曼方程的推导基本思路是分步解决复杂问题。首先，直接考虑未来所有决策过于复杂，因此采取逐步推进的方法。具体来说，首先考虑当前决策，然后基于此决策考虑后续决策。这一过程体现了问题分解的策略，有助于逐步解决问题。期望值在贝尔曼方程中扮演关键角色。实际期望值可以被分解为当前状态和未来状态的贡献，...
本文将介绍贝尔曼方程的推导过程。 首先,我们需要定义一个优化问题。假设我们有一个动态系统,它的状态可以用一个向量表示,我们的目标是找到一个策略,使得这个系统在所有时间步中的总体收益最大化。我们可以定义收益函数为r(s,a),其中s表示状态,a表示行动,收益函数可以是任意的函数。 对于这个问题,我们可以定义一个...
贝尔曼方程推导范文 在马尔可夫决策过程中,我们希望通过选择最优策略来使累积的回报最大化。贝尔曼方程就是用来描述这样的最优化问题。 首先,我们假设一个马尔可夫决策过程,它包含了一个状态集合S,一个动作集合A,一个状态转移概率矩阵P,以及一个即时回报函数R。 我们定义一个最优值函数V*(s),它表示在状态s时采取...
9.6万 呼伦贝尔-呼伦贝尔境内游 by:恋景旅行APP 31.2万 罪案方程 by:高翔书场 6570 蓝色方程 by:青海人民出版社 5431 方程说梦 by:方程的城 4669 方程大麦场 by:方程的城 792 诺贝尔 by:PeterTreeHouse 5.2万 芬贝尔C by:Grace音乐启蒙_英皇 1.3万 芬贝尔C by:海怡piano 2123 芬贝尔C by:张丽钢琴教学 ...
连夜推导贝尔曼方程和欧拉方程博士生的期末生活 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...查看更多 a 199关注 57粉丝 494微博 微关系 她的关注(185) 呆大旺追剧 搞笑耶123 厦予立熹 睡前视频基地 她的粉丝(57) ...
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贝尔曼方程就是用来描述这样的最优化问题。首先,我们假设一个马尔可夫决策过程,它包含了一个状态集合S,一个动作集合A,一个状态转移概率矩阵P,以及一个即时回报函数R。我们定义一个最优值函数V(s),它表示在状态s时采取最优策略可以得到的最大期望回报。其中,a表示状态s下可以采取的动作,R(s,a)表示采取动作a后...