也就是先计算包括最后阶段的“尾问题”,然后计算最后两阶段的“尾问题”,一直到构建完所有阶段为止。 典例:1.1.1(规划问题——连续版本) 根据例题1:(见消融ball:强化学习基本概念1: 确定性动态规划问题) 有四种运算ABCD,B只能在A后面,D只能在C后面。 假设最优的组合是CABD,那么BD一定要优于DB,先解决最后两...
不同于 3.5 节介绍的蒙特卡洛方法和第 5 章将要介绍的时序差分算法,基于动态规划的这两种强化学习算法要求事先知道环境的状态转移函数和奖励函数,也就是需要知道整个马尔可夫决策过程。在这样一个白盒环境中,不需要通过智能体和环境的大量交互来学习,可以直接用动态规划求解状态价值函数。但是,现实中的白盒环境很少,这...
A,P,R,γ>,当五元组中的五元素全部已知时,此时称模型已知,可以利用动态规划算法的思想对强化学习模型进行求解,当五元组中转移概率P即时奖励R以及折损因子γ中有未知数时,我们称模型未知,常见的求解无模型强化学习的算法分为蒙特卡洛算法和时间差分算法等,无模型强化学习算法将在下篇介绍,这里主要介绍模型已知的情况...
1. 动态规划 对于做过算法题目的同学而言,这个词应该并不陌生,比较经典的「背包问题」就是需要利用「动态规划」。动态规划的思想是:将当前问题分解为子问题,求解并记录子问题的答案,最后从中获得目标解。它通常用于求解「最优」性质的问题。 而求解马尔可夫决策过程最优策略的动态规划算法主要有两种: 策略迭代 价值迭...
,这既是动态规划的思想。事实上不管是动态规划,还是蒙特卡洛采样,都是这种逆推回溯的思想。 1、策略评估与策略控制 几乎所有的基于表格型的强化学习算法都可以分为策略评估与策略改进两个部分。策略评估是指根据后续的状态价值来更新当前时刻的状态价值,因此不严谨的讲,策略评估即是对状态价值的一种估计,或者说...
强化学习入门:动态规划算法详解 🎯 动态规划(Dynamic Programming)在强化学习中有着广泛的应用,尤其在解决马尔可夫决策过程(MDP)中的最优策略问题时。它通过将大问题分解成若干个子问题,并保存已解决的子问题的答案,从而提高求解效率。 策略迭代:分步求解最优策略 🏁 策略迭代主要包括两个步骤:策略评估和策略提升。
综上所述,值迭代算法是一种基于动态规划的策略搜索算法,在强化学习领域得到了广泛的应用。它具有收敛性证明、算法简单和适用性广等优点,适用于各种强化学习任务。未来,我们可以期待值迭代算法在游戏智能、机器人控制和自然语言处理等领域的广泛应用,并期待未来研究能够进一步提高值迭代算法的效率和性能,以满足更加复杂和...
动态规划是我们讲到的第一个系统求解强化学习预测和控制问题的方法。它的算法思路比较简单,主要就是利用贝尔曼方程来迭代更新状态价值,用贪婪法之类的方法迭代更新最优策略。 动态规划算法使用全宽度(full-width)的回溯机制来进行状态价值的更新,也就是说,无论是同步还是异步动态规划,在每一次回溯更新某一个状态的价值...
研究问题:这篇文章研究了强化学习中基于动态规划(DP)的算法,特别是TD(λ)和Q学习算法的随机收敛性。 研究难点:该问题的研究难点包括证明这些算法在马尔可夫环境中的随机收敛性,并将其与随机逼近理论联系起来。 相关工作:相关研究包括Sutton的TD(λ)算法和Watkins的Q学习算法,这些算法可以启发性地看作是动态规划的近似...
作为强化学习研究人员,我经常需要提醒自己算法之间的细微差异。在这里,我想创建一个算法列表,并为每个算法概括一句或两句总结,以将其与同类算法中的其他算法区分开。另外,我将结合该领域的简短历史进行介绍。 强化学习起源于最优控制。这个故事始于20世纪50年代的精确动态规划(exact dynamic programming),广义上讲,精确动...