Policy定义完整定义的个体行为方式,即包括了个体在各状态下的所有行为和概率 同时某一确定的Policy是静态的,与时间无关 Policy仅和当前的状态有关,与历史信息无关,但是个体可以随着时间更新策略 在马尔科夫奖励过程中 策略 满足以下方程,可以参照下面图来理解 状态转移概率可以描述为:在执行策略 奖励函数可以描述为:在...
马尔科夫决策过程由是由<S, A, P, R, γ>构成的一个元组,其中:S是一个有限的状态集合;A是一个有限的动作集合;P是状态转移概率;R是基于状态和动作 的奖励函数;γ是在[0, 1]内的衰减因子。马尔科夫决策过程引入策略(Policy)的概念常用π表示,其表示在当前状态下智能体从动作(Action)集合中选择一个动作的...
5、最优策略(optimal policy)和最优价值函数(optimal value function) 解决强化学习任务也就是找到一种从长远来看能获得大量奖励(rerard)的策略(policy)。对于有限MDP,价值函数(value function)定义了策略(policy)的一个可能序列。所有状态(state)下,如果策略\pi的期望回报(expected return)大于或等于策略\pi^\prime...
价值函数: 在 MDP 过程中的价值函数也给一个定义,这里期望是由 Policy 所决定的,也就是根据 Policy 进行采样之后得到期望,从而计算其价值函数,因为我们随后动作是一个概率分布,有了动作,根据当前的状态和所采取的动作下一个状态还是一个概率分布,所以我们需要通过求当前回报期望来评价 Policy 的函数是好、还是不好。
Policy(策略)是一个可以计算的函数,一个策略(policy)函数定义为 ,即输入为状态 ,输出为 ,亦即策略 告诉我们在状态s下该执行的动作是什么。形式化地,其中确定性策略被定义为 随机性策略定义为 表示给定状态 选择行动 的概率,其中 ,确定性策略是一种特殊的随机性策略。
当一个策略是确定性策略 (deterministic policy) 时,它在每个状态时只输出一个确定性的动作,即只有该动作的概率为 1 ,其他动作的概率为 0 ;当一个策略是随机性策略(stochastic policy) 时,它在每个状态时输出的是关于动作的概率分布,然后根据该分布进行采样就可以得到一个动作。在 MDP 中,由于马尔可夫性质的存在...
Policy Iteration算法 Q-learning算法 Sarsa算法 6.马尔科夫决策过程的扩展 除了上述的标准的MDP,还有很多MDP的拓展情形,比如无限的和连续的MDP(infinite and continuous MDP),部分可观测的MDP(partially observable MDPs),非折扣的、平均奖励的MDP等。 6.1 无穷或连续 MDPs (Infinite and continuous MDPs) ...
①:Policy iteration主要包括两部分:policy evaluation+policy improvement,这两部分反复迭代,直到收敛。初始化一个策略policy,对策略policy进行价值评估,然后再根据价值,重新制定最优策略,反复迭代。②:Value iteration主要包括两部分:finding optimal value function+one policy extraction,寻找一个最优的价值函数,然后根据...
策略梯度(Policy Gradient)策略梯度方法是强化学习中另一种重要的方法。与值迭代方法不同,策略梯度方法直接优化策略本身。在策略梯度方法中,智能体会根据当前策略和环境状态来选择行动,并使用历史数据来估计梯度,从而更新策略。策略梯度方法包括Actor-Critic方法等。 PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)PPO是一...