销售产品网站有哪些,wordpress 多个分类查找,企业宣传网站模板下载,网站的搜索框如何做一、值迭代过程 上面是贝尔曼最优公式#xff0c;之前我们说过#xff0c;f(v)v#xff0c;贝尔曼公式是满足contraction mapping theorem的#xff0c;能够求解除它最优的策略和最优的state value#xff0c;我们需要通过一个最优v*#xff0c;这个v*来计算状态pi*…一、值迭代过程 上面是贝尔曼最优公式之前我们说过f(v)v贝尔曼公式是满足contraction mapping theorem的能够求解除它最优的策略和最优的state value我们需要通过一个最优v*这个v*来计算状态pi*而vk通过迭代就可以求出唯一的这个v*而这个算法就叫做值迭代。V(s)是状态s的最优价值R是在状态s时执行动作a可获得的y是折扣因子(衰减系数)还有状态概率矩阵P
1.1 初始化状态价值函数 我们说过这个函数有两个未知量。v与pi因此要计算最优策略我们就需要先假设一个初始值。选择一个初始值先来表示每个状态的价值。假设我们就可以设置所有价值V(s)都为0
1.2 迭代更新价值函数 使用贝尔曼最优方程更新状态价值函数对于与每个状态s计算改状态下所有可能的动作a下的期望值然后选择最大值作为新的状态价值函数。Vk是第k次迭代时s的状态他会更新为k1直到k1是最优时刻为止具体的更新公式为 这上面就包含了所说了两个步骤 第一步 ploicy update 第二部 value update 每次更新一个pik1之后代入就可以得到迭代后的vk1但是这里有个点迭代过程中左侧他是vk1所以他并不是我们所说的state value他是一个值
1.2.1 Ploicy update 我们把上面的公式具体的拆成每个状态对应的element得到 vk是已知的(假设了v0假设现在就是v0求pi1)那么qk(s,a) (q1)是已知的最优策略就会选取qk最大时的action其他行动为0这样就只与q(s,a)相关那么pik1就知道了就是pik1(s)最大的一个 1.2.2 Value update 对于其elementwise form 按照迭代顺序写出每一个值从1.2.1我们就可以知道qk(s,a)是能求出的注意一点策略迭代里面求出了最大的value对应的state那么我们就知道这个pik1求出最后的结果 1.3 判断收敛性 每次迭代后检查状态价值函数的变化。如果状态价值变化小于某个阈值例如 ϵ\epsilonϵ则认为收敛可以终止迭代。常见的收敛条件是 通常 是一个小的正数用于表示精度要求。如果状态价值函数的变化足够小算法收敛。 根据例子给出一个python代码
import numpy as np# 初始化参数
gamma 0.9 # 折扣因子
epsilon 1e-6 # 收敛阈值
max_iterations 1000 # 最大迭代次数
S 4 # 状态空间大小
A 5 # 动作空间大小# 转移概率矩阵 P(s|s, a) - 4x5x4 的三维矩阵
P np.zeros((S, A, S))## 顺时针行动
# 奖励函数 R(s, a) - 4x5 的矩阵
R np.array([[-1, 4, -1, -1, -1],[-1, 4, -1, -1, -1],[4, -1, -1, -1, -1],[-1, -1, -1, -1, 1]])# 转移概率矩阵
# 动作 a1
P[:, 0, :] np.array([[0.8, 0.1, 0.1, 0],[0.1, 0.8, 0.1, 0],[0.2, 0.2, 0.6, 0],[0, 0, 0, 1]])# 动作 a2
P[:, 1, :] np.array([[0.6, 0.3, 0.1, 0],[0.1, 0.7, 0.2, 0],[0.3, 0.3, 0.4, 0],[0, 0, 0, 1]])# 动作 a3
P[:, 2, :] np.array([[0.7, 0.2, 0.1, 0],[0.1, 0.8, 0.1, 0],[0.2, 0.2, 0.6, 0],[0, 0, 0, 1]])# 动作 a4
P[:, 3, :] np.array([[0.5, 0.4, 0.1, 0],[0.2, 0.7, 0.1, 0],[0.4, 0.4, 0.2, 0],[0, 0, 0, 1]])# 动作 a5
P[:, 4, :] np.array([[0.9, 0.05, 0.05, 0],[0.05, 0.9, 0.05, 0],[0.1, 0.1, 0.8, 0],[0, 0, 0, 1]])# 初始化状态价值函数 V(s)
V np.zeros(S)# 记录最优策略
pi np.zeros(S, dtypeint)# 值迭代算法
for k in range(max_iterations):V_new np.zeros(S)delta 0 # 最大值变化# 遍历每个状态for s in range(S):# 对每个动作计算期望回报value -float(inf) # 当前最大回报初始化为负无穷for a in range(A):# 计算该动作下的期望回报expected_return R[s, a] gamma * np.sum(P[s, a, :] * V)value max(value, expected_return) # 保持最大的期望回报# 更新当前状态的价值V_new[s] valuedelta max(delta, abs(V_new[s] - V[s])) # 计算状态价值的变化# 更新状态价值V V_new# 如果变化小于 epsilon认为收敛if delta epsilon:break# 根据最优状态价值函数计算最优策略
for s in range(S):max_value -float(inf)best_action -1for a in range(A):# 计算每个动作下的期望回报expected_return R[s, a] gamma * np.sum(P[s, a, :] * V)if expected_return max_value:max_value expected_returnbest_action api[s] best_action# 输出结果
print(最优状态价值函数 V*(s):)
print(V)print(最优策略 pi*(s):)
print(pi)MATLAB实现
% 初始化参数
gamma 0.9; % 折扣因子
epsilon 1e-6; % 收敛阈值
max_iterations 1000; % 最大迭代次数
S 4; % 状态空间大小
A 5; % 动作空间大小% 转移概率矩阵 P(s|s, a) - 4x5x4 的三维矩阵
P zeros(S, A, S);% 奖励函数 R(s, a) - 4x5 的矩阵
R [-1, 4, -1, -1, -1;-1, 4, -1, -1, -1;4, -1, -1, -1, -1;-1, -1, -1, -1, 1];% 转移概率矩阵
% 动作 a1
P(:, 1, :) [0.8, 0.1, 0.1, 0; 0.1, 0.8, 0.1, 0; 0.2, 0.2, 0.6, 0; 0, 0, 0, 1];% 动作 a2
P(:, 2, :) [0.6, 0.3, 0.1, 0;0.1, 0.7, 0.2, 0;0.3, 0.3, 0.4, 0;0, 0, 0, 1];% 动作 a3
P(:, 3, :) [0.7, 0.2, 0.1, 0;0.1, 0.8, 0.1, 0;0.2, 0.2, 0.6, 0;0, 0, 0, 1];% 动作 a4
P(:, 4, :) [0.5, 0.4, 0.1, 0;0.2, 0.7, 0.1, 0;0.4, 0.4, 0.2, 0;0, 0, 0, 1];% 动作 a5
P(:, 5, :) [0.9, 0.05, 0.05, 0;0.05, 0.9, 0.05, 0;0.1, 0.1, 0.8, 0;0, 0, 0, 1];% 初始化状态价值函数 V(s)
V zeros(S, 1);% 记录最优策略
pi zeros(S, 1);% 值迭代算法
for k 1:max_iterationsV_new zeros(S, 1);delta 0; % 最大值变化% 遍历每个状态for s 1:S% 对每个动作计算期望回报value -Inf; % 当前最大回报初始化为负无穷for a 1:A% 计算该动作下的期望回报expected_return R(s, a) gamma * sum(squeeze(P(s, a, :)) .* V);value max(value, expected_return); % 保持最大的期望回报end% 更新当前状态的价值V_new(s) value;delta max(delta, abs(V_new(s) - V(s))); % 计算状态价值的变化end% 更新状态价值V V_new;% 如果变化小于 epsilon认为收敛if delta epsilonbreak;end
end% 根据最优状态价值函数计算最优策略
for s 1:Smax_value -Inf;best_action -1;for a 1:A% 计算每个动作下的期望回报expected_return R(s, a) gamma * sum(squeeze(P(s, a, :)) .* V);if expected_return max_valuemax_value expected_return;best_action a;endendpi(s) best_action;
end% 输出结果
disp(最优状态价值函数 V*(s):);
disp(V);disp(最优策略 pi*(s):);
disp(pi);修改奖励与衰减系数可得到不同V
