1,Introduction 1.1 What is Dynamic Programming? Dynamic:某个问题是由序列化状态组成,状态step-by-step的改变,从而可以step-by-step的来解这个问题.     Programming:是在已知环境动力学的基础上进行评估和控制,具体来说就是在了解包括状态和行为空间.转移概率矩阵.奖励等信息的基础上判断一个给定策略的价值函数,或判断一个策略的优劣并最终找到最优的策略和最优价值函数.     动态规划算法把求解复杂问题分解为求解…

01背包问题     朴素版:(二维数组) 状态表示: dp[i][j]:从前i个物品中选择(每个物品只能选0或1个)且总体积不超过j的集合的最大价值,则dp[n][m]就是最终答案(n:物品数量,m:最大体积) 状态计算: dp[i][j] = max ( dp[i-1][j] , dp[i-1][j-vi]+wi )  // 由含i和不含i两个子集合计算而来(vi:物品体积,wi:物品价值) 核心代码: int n, m; // n:物品数量, m:最大体积 int v[N], w[N],…

在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题. 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲. 1. 动态规划和强化学习问题的联系 对于动态规划,相信大家都很熟悉,很多使用算法的地方都会用到.就算是机器学习相关的算法,使用动态规划的也很多,比如之前讲到的隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9463815.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, D…

转载自:http://blog.csdn.net/speedme/article/details/24231197 1. 什么是动态规划 ------------------------------------------- dynamic programming is a method for solving complex problems by breaking them down into simpler subproblems. (通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的…

这是看到一位大神,写的关于dynamic programming的博客,认为很好.简单分析下.然后给出链接. 背景问题就是 有一个国家,全部的国民都很老实憨厚,某天他们在自己的国家发现了十座金矿.而且这十座金矿在地图上排成一条直线,国王知道这个消息后很高兴.他希望可以把这些金子都挖出来造福国民,首先他把这些金矿依照在地图上的位置从西至东进行编号,依次为0.1.2.3.4.5.6.7.8.9,然后他命令他的手下去对每一座金矿进行勘測,以便知道挖取每一座金矿须要多少人力以及每座金矿可以挖出多少金子,…

文章以 CC-BY-SA 方式共享,此说明高于本站内其他说明. 本文尚未完工,但内容足够丰富,故提前发布. 内容包含大量 \(\LaTeX\) 公式,渲染可能需要一些时间,请耐心等待渲染(约 5s). 0x00 前言 题单将介绍介绍动态规划(Dynamic Programming, DP)及其解决的问题.根据其设计的算法及优化. 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法. 由于动态规划并不是某种具体的算法,而是一种解决特定问题的方法,因此它会出现在各式各样的数据结…

1.时序差分法基本概念 虽然蒙特卡洛方法可以在不知道状态转移概率矩阵的前提下,灵活地求解强化学习问题,但是蒙特卡洛方法需要所有的采样序列都是完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列就无法用蒙特卡洛方法求解.此外蒙特卡洛方法的高方差依然存在. 时序差分法简称为TD法.TD法是一种结合蒙特卡洛法和动态规划法的方法.从算法的结构来看,TD法和蒙特卡洛法类似,都是“无模型学习” 的方法,也同样通过采样模拟交互序列的方法进行求解. 时序差分法和蒙特卡洛方法的区别主要有: 1)蒙特卡洛方法要等到最后结果才…

在 强化学习实战 | 表格型Q-Learning玩井字棋(二)开始训练!中,我们让agent"简陋地"训练了起来,经过了耗费时间的10万局游戏过后,却效果平平,尤其是初始状态的数值表现和预期相差不小.我想主要原因就是没有采用等价局面同步更新的方法,导致数据利用率较低.等价局面有7个,分别是:旋转90°,旋转180°,旋转270°,水平翻转,垂直翻转,旋转90°+水平翻转,旋转90°+垂直翻转,如下图所示.另外,在生成等价局面的同时,也要生成等价的动作,这样才能实现完整的Q值更新. 步骤…

[入门,来自wiki] 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program…