Value Iteration的正式过程如下: Iteration on the Bellman optimality backup:第一步就是使用贝尔曼方程去更新价值函数 To retrieve the optimal policy after the value iteration:第二步就是根据得到的收敛的价值函数去计算最优策略 具体的伪码如下:2.2 Value Iteration的适用场景 Action对State的影响和回报 P(State'...
truncated policy iteration 就是 中间的迭代结果\bar{v_1}。所以 Value Iteration 和 Policy Iteration 是 Truncated Policy Iteration 的两种极端情况。 简单理解: Value Iteration:V—P—V—P—V—P... Policy Iteration: P—VVV..—P—VVV...—P—VVV...— ... 伪代码 知识点笔记与截图来源: 感谢西湖...
这种方法建立在知道MDP的转移概率和reward function的基础上进行的。动态规划方法有两种,一种是策略迭代 (policy iteration),另一种是价值迭代 (value iteration)。 策略迭代 策略迭代分为策略评估(policy evaluatation)和策略改进(policy improvement)两步,策略评估使用bellman期望方程,对当前所采用的策略不断迭代,来获得...
print ('Policy-Iteration converged at step %d.' %(i+1)) break policy = new_policy return policy if __name__ == '__main__': env_name = 'FrozenLake-v0' env = gym.make(env_name) optimal_policy = policy_iteration(env, gamma = 1.0) print(optimal_policy) # Policy-Iteration converge...
value iteration: ①多次迭代Bellman最优等式和Bellman等式,等价值函数收敛后,②再用价值函数带入贝尔曼等式得到动作价值函数,策略就从最大的动作价值函数选取。(策略没有参与) policyiteration:①随机选取一个策略policy,用这个policy对Bellman等式进行多次迭代计算直到价值函数收敛,②再用价值函数求得动作价值函数,策略就...
当上述期望能够实现后,策略迭代和值迭代的其他部分都是容易的。对于Policy Iteration策略迭代算法,按照如下图所示伪代码迭代即可: image.png 图4.2 策略迭代伪代码 对于Value Iteration值迭代算法,按照如下图所示伪代码迭代即可: image.png 图4.3 值迭代伪代码 ...
从Bellman算子视角解析策略迭代和价值迭代 在强化学习中，策略迭代（Policy Iteration）和价值迭代（Value Iteration）是两种解决马尔可夫决策过程（MDP）的关键算法。它们都依赖于Bellman算子，这些算子在值函数集上执行迭代操作以逼近最优解。以下是Bellman算子的核心概念和它们如何保证收敛的解释：首先，Bellman...
We now know the most important thing for computing an optimal policy is to compute thevalue function. But how? (The following contents are all based oninfinite horizon problems.) The solution to this problem can be roughly divided into two categories:Value IterationandPolicy Iteration. ...
Finally, the value iteration algorithm is guaranteed to converge to the optimal values. 4. Policy Iteration vs. Value Iteration Policy iteration and value iteration are both dynamic programming algorithms that find an optimal policy in a reinforcement learning environment. Furthermore, they both employ...
第二步的Policy improvement和值迭代算法的Policy improvement一样,只不过代入的 v_{\pi_{k}} 是策略 \pi_{k} 对应的state value,而值迭代算法中代入的 v_{k} 不是。 Policy iteration algorithm - Pseudocode 理解策略迭代算法需要明白的几个问题 策略迭代算法中的Policy improvement中 \pi_{k+1} 会替换...