【发布时间】:2012-10-29 00:20:30
【问题描述】:
我应该想出一个 MDP 代理,它使用策略迭代和值迭代进行分配,并将其性能与状态的效用值进行比较。
鉴于 MDP 代理知道转移概率和奖励,它如何知道要移动哪个动作?
据我了解,MDP 代理将执行策略迭代,并在给定策略的情况下计算它在达到终止状态时获得的奖励。该策略是从值迭代算法发展而来的。
有人可以提供一些关于策略迭代如何工作的直觉吗?
【问题讨论】:
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因为这是一个家庭作业,你可能想拿一本书或一些关于马尔可夫决策问题的教程。 ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ss03/ams/…
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Russel 和 Norvig 的书《Artificial Intelligence a modern approach》,第 17 章给出了策略迭代算法实现的永恒答案:amazon.com/Artificial-Intelligence-Modern-Approach-3rd/dp/…
标签: artificial-intelligence reinforcement-learning markov