4.1 简介 上一讲主要内容是在已知环境模型的情况下,通过动态规划来求解一个马尔科夫决策过程(MDP)问题,主要介绍了策略迭代和价值迭代两种方法。而本讲的主要内容是在环境模型未知的情况下,来估计一个未知MDP…
在这个例子中,reward是每一段行程消耗的时间(如果这是一个求最短行程时间的控制问题,则我们会使用负的收益,但这里我们只考虑 prediction 问题,为了简单,我们使用正收益)。使用表格中 “经过的时间” 这一列中相邻两个值做差来计算R。比如下高速这个状态的奖励就是 30-20=10 过程的衰减系数 ,即每个状态的return...
实现无模型决策(Model-free control) 最优化一个马尔科夫决策过程的价值函数 蒙特卡罗学习(Monte-Carlo Learning/MC Learning)# 蒙特卡罗学习方法直接从一系列(Episode,下文序列同)记录中进行学习 蒙特卡罗属于无模型:即对马尔科夫决策过程的状态和回报一无所知 蒙特卡罗从完整的一系列记录中学习,而非自助法学习 蒙特卡罗...
其中Bellman方程是对问题的描述,而两种Iteration方法是在知道环境的情况下用动态规划解Bellman方程。这一课,我们处理在不知道环境的情况下值函数预测问题,也就是所谓的Model-Free Prediction,参考资料:David Silver 的强化学习公开课。 Model-Free Reinforcement Learning #1 Model-Free Model-free是指对于马尔科夫决策过程...
在上一文介绍了RL基础概念和MDP后,本文介绍了在model-free情况下(即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss'),如何进行prediction,即预测当前policy的state-value function v(s)从而得知此policy的好坏,和进行control,即找出最优policy(即求出q*(s, a),这样π*(a|s)就可以立刻知道了)。
对于Env来说,属于MP,但是不是参数已知的MDP 比如元组中a、s、P的关系不确定 or 未知 Prediction -> Control Evaluation -> Optimization 蒙特卡洛法 Monte-Carlo learning 基于大数定律: \(V(s) -> V_\pi(s)\) as \(N(s)->\infty\) 均值累计计算: \[ \begin{aligned} \mu_{k} &=\frac{1}{k...
2.3.2.3 基于离轨策略方法的 MC prediction 3. Monte-Carlo Method(MC)Control 3.1 基于同轨策略方法的MC control方法 3.1.1 使用试探性出发假设 3.1.1.1 方法1:MC版 Policy iteration ...
Lecture 4: Model-Free Prediction 一、Monte-Carlo Learning (一)Monte-Carlo Reinforcement Learning MC方法可直接从经验中学习 MC是model-free:不了解MDP转换/奖励 MC从完整的episode中学到:no bootstrapping MC使用最简单的想法:value = mean return 警告:只能将MC应用于episodic MDPs...
简介:前面关于强化学习的文章中介绍了MDP,动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中,往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用Model Free的方法预测MDP。 前面关于强化学习的文章中介绍了MDP,动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中,...
前面关于强化学习的文章中介绍了MDP,动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中,往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用Model Free的方法预测MDP。 1. Monte-Carlo (蒙特卡洛)策略估计 Monte-Carlo(MC)方法广泛应用于数学、物理和金融等领域。比如在物理学中研究...