文章 2024-04-16 来自:开发者社区

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

在强化学习中,我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程  (MDP)的理想模型  ,我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。 在这篇文章中,我介绍了可以在MDP上下文中使用的三种动态编程算法。为了使这些概念更容易理解,我在网格世界的上下文中实现了算法,这是演示强化学习的流行示例。 在开始使用该应用程序之前,我想快速提供网格世界上后...

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python强化学习】马尔可夫决策过程与蒙特卡洛近似算法讲解(图文解释)

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~马尔可夫决策过程如果系统的下一个状态s_t+1的概率分布只依赖于它的前一个状态s_t,而与更早的状态无关,则称该系统满足马尔可夫性。即对任意的时间t,对任意的状态s_t、s_t+1,均有下面的条件概率等式:P(s_t+1│s_t)=P(s_t+1│s_1,s_2,…,s_t)马尔可夫性完全忽视了过往历史的影响,大大减少了系统建模的复杂度和计算量,是常用的建模简化假定....

【Python强化学习】马尔可夫决策过程与蒙特卡洛近似算法讲解(图文解释)

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

101 课时 |
796 人已学 |
免费

【科技少年】Python基础语法

24 课时 |
1541 人已学 |
免费

【科技少年】Python绘画编程第一课

20 课时 |
4129 人已学 |
免费
开发者课程背景图

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。