动态规划法在扫地机器人中的实战应用(基于动作值函数的策略迭代 python 附源码)

动态规划法在扫地机器人中的实战应用(基于动作值函数的策略迭代 python 附源码)

需要源码或觉得有帮助请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信博主与基于状态值函数的策略迭代不同,基于动作值函数的策略迭代是在当前策略下用另一个式子进行评估。关于条件描述和环境搭建可以参考我这篇博客扫地机器人简介算法步骤如下下面通过基于动作值函数的策略迭代算法应用于确定环境的扫地机器人任务中,经过多...

动态规划法和策略迭代在扫地机器人中确定状态值和动作值函数的策略评估(python实现 附源码 超详细)

动态规划法和策略迭代在扫地机器人中确定状态值和动作值函数的策略评估(python实现 附源码 超详细)

觉得有帮助或需要源码请点赞关注收藏后评论区留言或私信博主要在强化学习中,动态规划法主要用于求解有模型的MDP问题,尽管在现实任务中难以获得完备的环境模型,且动态规划法需要消耗大量的计算资源,但是作为强化学习的基础,动态规划法仍然具有非常重要的理论意义。动态规划法主要包括基于模型的策略迭代和基于模型的...

马尔可夫决策过程与贝尔曼方程在扫地机器人中的应用(求解状态值和最优状态值函数和策略)

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需要源码请点赞关注收藏后在评论区留下QQ邮箱马尔可夫决策过程(MDP)是强化学习的数学理论基础,马尔可夫决策过程以概率形式对强化学习任务进行建模,并对强化学习过程中出现的状态 动作 状态转移概率和奖赏等概念进行抽象表达。从而实现对强化学习任务的求解,即得到最优策略,获得最大累计奖赏。关于扫地机器人环...

函数计算,希望能够用云函数呈现类似于FC机器人的问答机器人,有文档可以参考么

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函数节点分为内置函数和自定义函数,也可以通过服务注册中心编写函数,编写后使用服务调用节点进行使用。

[帮助文档] 如何利用函数控制台开通指引完成函数计算_智能外呼机器人(Outbound Bot)

函数计算是一个事件驱动的全托管 Serverless 计算服务,用户无需管理服务器等基础设施,只需编写代码并上传,函数计算会为用户准备好计算资源,并以弹性、可靠的方式运行代码。所有用户,系统都提供每月100万次函数调用、400,000(CU-秒)函数实例资源的免费 Serverless 算力支持。函...

[帮助文档] 逻辑节点中函数节点的作用_智能外呼机器人(Outbound Bot)

使用“函数节点”可以有效解耦对话流设计者和服务开发者。 通过逻辑节点中的函数服务可以在多个对话流中进行引用, 实现服务复用。

[帮助文档] 函数服务介绍_智能外呼机器人(Outbound Bot)

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在函数编写的过程中可以通过全局变量来维护在整个对话流程中需要用到的数据,共分为变量定义,变量赋值,变量引用三个过程,在对话的任意节点可对变量进行引用变量定义:在函数中对全局变量进行修改:此示例说明了如何为全局变量赋值并在后续的节点中引用,其中eventObj.global[“transedOrder...

如何在函数内向钉钉机器人发送消息?

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