我们首先介绍了一个基于探索性启动(ES)假设的MC控制算法 - 即每个状态-动作对都以非零概率被无限探索。之后,我们尝试移除ES假设 - 最后,我们还提供了一个非增量off-policy MC控制算法的实现 - 这可能有助于更深入地理解算法的工作原理,并展示了如何以直观的方式实现off-policy MC控制,而不需要任何优化技巧。 参...
这两个方向各有优缺点,最好能结合起来用。 以上是简单的蒙特卡洛路径追踪算法,但我们现在仍然面临两个挑战: 挑战1:如何不失偏颇地采样无限数量的路径 挑战2:找到使用很少变量的估算方法。 【这才翻译了一半,原文实在太长,因此剩下的放到另一篇文章里。】...
目前,我们将保留探索性启动假设,并展示一个基于此假设的控制算法 - 在文章的最后部分,我们将展示如何移除这个假设。 带有探索性启动的Monte Carlo控制 以下是带有探索性启动(ES)的MC控制的伪代码: 现在让我们将其转换为Python代码: 这里遇到的第一个挑战是如何保证ES假设:gymnasium [2]和一般的RL环境并不设计用于...
从上述可以看出,Monte-Carlo算法区别于确定性算法,它的解不一定是准确或正确的,其准确或正确性依赖于概率和统计,但在某些问题上,当重复实验次数足够大时,可以从很大概率上(这个概率是可以在数学上证明的,但依赖于具体问题)确保解的准确或正确性,所以,我们可以根据具体的概率分析,设定实验的次数,从而将误差或错误率...
目前,我们将保留探索性启动假设,并展示一个基于此假设的控制算法 - 在文章的最后部分,我们将展示如何移除这个假设。 带有探索性启动的Monte Carlo控制 以下是带有探索性启动(ES)的MC控制的伪代码: 现在让我们将其转换为Python代码: 这里遇到的第一个挑战是如何保证ES假设:gymnasium [2]和一般的RL环境并不设计用于...
利用Monte Carlo进行数值积分(二) 进步空间很大的算法版本 话说去年6月的一个周六,我很无聊地发了一个帖子,写了一个自己感觉有点无聊的帖子。 Matlab多重积分的两种实现【从六重积分到一百重积分】 这个帖子居然成了我这种懒人随性瞎写的博文中阅读量、收藏量和评论量最多的一个。 很多人对我不写说明,不写例...
从上面的分析可以看出,Monte-Carlo算法虽然不能保证解一定是准确和正确,但并不是“撞大运”,其正确性和准确性依赖概率论,有严格的数学基础,并且通过数学分析手段对实验加以控制,可以将误差和错误率降至可容忍范围。 Monte-Carlo算法的数理基础 这一节讨论Monte-Carlo算法的数理基础。
目前,我们将保留探索性启动假设,并展示一个基于此假设的控制算法 - 在文章的最后部分,我们将展示如何移除这个假设。 带有探索性启动的Monte Carlo控制 以下是带有探索性启动(ES)的MC控制的伪代码: 现在让我们将其转换为Python代码: 这里遇到的第一个挑战是如何保证ES假设:gymnasium [2]和一般的RL环境并不设计用于...
今早花了2个小时,写了蒙特卡洛算法模拟预测按揭贷款断供概率。 先给大家介绍按揭贷款的常用数据。不同的还款方式,还款的总额也不尽相同。100万贷款,分30年还款,按照央行5年以上基准利率4.9%计算,如果用户选择等额本息的还款方式: 每月还款额5307.27,那么利息一共是910616.19,本息合计为1910616.19;如果用户选择等额本金还...
Monte Carlo采样方法的核心是随机数生成器。随机数生成器能够产生服从特定概率分布的随机数,这样就能够模拟问题的随机性。在实际应用中,常用的随机数生成器有伪随机数生成器和真随机数生成器。伪随机数生成器是通过确定性算法生成的,虽然看起来是随机的,但实际上是可重复的。真随机数生成器则利用物理过程来生成随机数...