强化学习的两个主要任务有:策略评估(Policy Evaluation)和策略控制(Policy Control)。策略评估是对于给定的策略π,计算价值函数vπ(s)或qπ(s,a)。策略控制是调整策略获取使得期望收益最大的策略。 可以使用动态规划算法计算vπ(s)或qπ(s,a)。贝尔曼方程描述了当前状态s的价值函数vπ(s)与下一个状态s′的价值...
动态规划中的策略迭代与值迭代 环境代码 策略迭代 核心过程 策略迭代代码 值迭代 核心过程 值迭代代码 强化学习概述 强化学习是一种机器学习方法,其中智能体在环境中学习如何采取行动以最大化累积奖励。智能体通过与环境交互,基于其状态采取行动,并接收奖励来评估其行动的效果。这一过程通常被建模为一个马尔可夫决策过程...
给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 模型状态转化概率矩阵$P$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 求解最优的状态价值函数$v_{*}$和最优策略$\pi_{*}$ 那么如何找到动态规划和强化学习这两个问题的关系呢? 回忆一下上一篇强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中状态价值函数的贝尔曼方程:$$v_{...
本章学习了动态规划,主要涉及策略评估、策略改进、策略迭代和价值迭代。GPI是强化学习中一个重要的概念,基本上所有强化学习算法都会涉及。异步DP算法可以更有效率地进行计算。最后,类似于DP这样利用估计值更新估计值的方式称为自举(bootstrapping),这也是强化学习中一个重要的概念。
动态规划法是著名的基于贝尔曼方程的经典强化学习方法。本章先介绍动态规划的核心思想,再介绍强化学习的动态规划法。 动态规划法简介 核心思想 动态规划的核心思想是将原问题分解为若干个子问题,先自底向上地求解子问题,然后从子问题的解回溯得到原问题的解。
强化学习(7)---动态规划 一、概念: DP这个词,指的是一系列的算法,这些算法主要用来解决:当我有了一个可以完美模拟马尔可夫过程的模型之后,如何计算最优policies的问题。注意是policies,表明最优的策略可能不止一个。经典的DP算法在强化学习中的应用受限的原因有两个:一个是强假设满足不了,就是无法保证我能先有...
术语动态规划(DP)指的是一组算法,可以用来计算最佳策略,给定一个作为马尔可夫决策过程(MDP)的完美环境模型。 经典的DP算法在强化学习中的作用有限,因为它们都假设了一个完美的模型,并且由于它们的计算耗费巨大,但它们在理论上仍然很重要。 DP为理解本书其余部分介绍的方法提供了必要的基础。 事实上,所有这些方法都可...
概述 动态规划分为两步,Prediction、Control (Prediction)Value:是对策略\(\pi\)的评价 (Control)Policy \(\pi\):是对Value的选择 # 例 问题:每走一步,r = -1,走到出口可以停止 在随机策略下,迭代k,最使v收敛 得到\(v^{\pi}(s)\) 然后最简单的策略,greedy,往v值高的地方走。
动态规划(Dynamic Programming,DP)是一类优化方法,在给定一个用马尔可夫决策过程(MDP)描述的完备环境模型的情况下,其可以计算最优的策略。事实上,所有其他方法都是对DP的一种近似,只不过降低了计算复杂度以及减弱了对环境模型完备性的假设。 在强化学习中,DP的核心思想是使用价值函数来结构化地组织对最优策略的搜索。
强化学习读书笔记(4)| 动态规划(Dynamic Programming) 动态规划(DP)是指可以用于在给定完整的环境模型作为马尔可夫决策过程(MDP)的情况下计算最优策略的算法集合。DP的核心思想就是使用value function作为依据,指导policies的搜索过程。上一次我们讨论到,一旦找到满足Bellman最优方程的最优值函数v*或q* 我们就可以获得...