基于模型的强化学习方法需要对模型有完全的认知,也就是:对于强化与学习的五个要素:有限的状态集、动作集、转移函数、奖励函数、衰减折扣都是已知的。在这种情况下,贝尔曼期望方程就可以写成具体的形式。 动态规划法(DP) 1.策略优化构成 当我们要对一个策略进行优化的时候(无论是查表法还是直接改进策略),首先...
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...
策略迭代和值迭代是两个最基本的强化学习算法框架,策略迭代采用策略评估和策略改进交替进行,最终同时收敛到最优,而值迭代是状态值先收敛到最优,然后用最优动作值求出最优策略
我们按照强化学习的发展史,在简单了解了马尔科夫模型后,我们下面来认识动态规划方法,再此之前需要了解一下递推与递归。 一、递推与递归 这两个要好的兄弟都一个“递”字,“递”只的是递进,也是循环的意思。所以重复是他们的关键,但是我们除了要关心他们是怎么重复的,也需要第一时间考虑如何让他们停下来。如果只...
动态规划法 1:策略迭代算法 状态值函数V_π(s)可以看作动作值函数Q_π(s,a)在状态处于s时关于动作a的数学期望: π(a│s)是概率表示的策略,也是Q_π(s,a)发生的概率值。 同样地,动作值函数Q_π(s,a)可以看作在状态s执行了动作a后,进入到下一状态s^′的立即回报r^′与下一状态的状态值函数的折扣...
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。
强化学习动态规划 动态规划优化方法 之前我们学习过动态规划方法,但是并没有对DP进行系统细致的优化。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...
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...
实时动态规划(real-time dynamic programming, RTDP)是动态规划(Dynamic programming, DP)值迭代算法的同轨策略轨迹采样版本。 RTDP 是异步DP算法的一个例子,在RTDP中 更新顺序是由真实或模拟轨迹中状态被访问的顺序决定的。 对于控制问题,目标是找到最优策略,而不是像预测问题一样评估给定的策略。对于那些永远都不...
强化学习环境: gym 'CartPole-v1' fromcollectionsimportdefaultdictimportgymimportnumpyasnpimportjoblibfrompathlibimportPathfromrandomimportrandom cart_pos_bin=np.linspace(-2.4,2.4,num=6)[1:-1]cart_vel_bin=np.linspace(-3,3,num=4)[1:-1]pole_ang_bin=np.linspace(-0.21,0.21,num=8)[1:-1]pole...