1.动态规划(Dynamic Programming) 动态(Dynamic ):序列和状态的变化 规划(Programming):优化,如线性优化、二次优化或非线性优化 动态规划的特点: ①整个优化问题可以分解为多个子优化问题 ②子优化问题的解可以被存储或重复利用 马尔可夫决策过程符合以上两个特点,它的贝尔曼方程把问题递归为求解子问题,值函数相当于存储...
在上一节,我们已经将强化学习纳入到马尔科夫决策过程MDP的框架之内。马尔科夫决策过程可以利用元组(S,A,P,r,γ)来描述,根据转移概率P是否已知,可以分为基于模型的动态规划方法和基于无模型的强化学习方法,如图2.2。两种类别都包括策略迭代算法,值迭代算法和策略搜索算法。不同的是无模型的强化学习方法每类算法又分为...
在递归中,这里传入0,第一次循环在拿到自身的第0个数来加上等待下个调用自身的0+1个数的结果,最后在长度等于数组长度-1时停止循环,这样就讲所有的数组数值进行相加了。 在这里我们可以采用“越界代偿”的方法,让循环看起来更简单一些。 越界代偿的思想是,采用一个无害的值去取代或者补偿一个无意义甚至是有害的...
今天来看一下DP的优化方法。 一、矩阵优化 线性代数教材中可能讲过,通过矩阵进行快速的重复运算(矩阵快速幂)。 (以下是矩阵快速幂的写法) 直接看题: 求斐波那契数列第n项余1e9+7后的值,其中1<=n<263 通过使用普通的动态规划(递推)显然会爆掉,矩阵加速就十分使用与这种线性的递推DP,构造矩阵再配上矩阵的快速...
动态规划假定完全了解MDP,即已知环境模型。可以用于一个MDP的规划。 动态规划(DP)一词是指一组算法,这些算法可用于在给定环境完美模型作为马尔可夫决策过程(MDP)的情况下计算最佳策略。经典的DP算法在强化学习中的作用有限,这既是因为它们假设了一个完美的模型,又是因为它们的计算量很大,但是它们在理论上仍然很重要。
1. 动态规划与强化学习的联系 2. 利用动态规划求解最优价值函数 2.1 案例背景 2.2 策略评估(预测) 2.3 策略迭代(控制) 在前文《强化学习的数学框架:马尔科夫决策过程 MDP》中,我们用马尔可夫过程抽象表示强化学习模型,并基于价值函数的贝尔曼方程迭代求出示例中的最优价值函数(策略),这种基于值迭代的方法,可以视为...
强化学习之基于表格型方法的规划和学习(五)-- 实时动态规划,注:本节内容是对Sutton的《ReinforcementLearning:AnIntroduction》第八章的理解整理~这里是第七节实时动态规划实时动态规划(real-timedynamicprogramming,RTDP)是动态规划(Dynamicprogramming,D...
软件名称强化学习动态规划方法仿真平台软件 软件简称The Emulation Terrace of RL’s DP Methods版本号V1.0 登记号2012SR000100分类号- 著作权人苏州大学首次发表日期- 登记日期2012-01-04 该公司其他软件著作权 序号登记日期软件全称软件简称登记号版本号
卫星机会式网络的转发方法 本发明提供了一种卫星机会式网络的转发方法,包括以下步骤:S1,建立卫星机会式网络的数据流传输模型,用于描述卫星机会式网络中链路的动态时延和功率变化;S2,提出基于链路稳定函数的转发方法,通过求解一个时延和能量约束下的动态规划问题,得到合适的单跳转发... 顾术实,陈国庆,王野,... 被引...
自适应动态规划和强化学习(adaptive dynamic programming and reinforcement learni-ng,ADPRL)是将传统的动态规划与神经网络(neural networks,NNs)逼近技术相结合而产生的一种智能控制方法.这种方法能有效地解决传统动态规划方法中的"维数灾难"问题,适用于复杂的大规模动态系统.另外,随着通信网络和计算数据的发展,传统的周...