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)

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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...

动态规划法在汽车租赁问题中的实战(使用策略迭代法得到最优策略和最优价值 python实现 附源码)

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需要源码请点赞关注收藏评论区留言或私信博主~~~策略迭代的关键部分是策略评估,首先评估状态的价值,然后根据状态的动作值进行相应的策略改进,并进行下一轮评估和改进。直到策略稳定,策略改进可以通过求解静态最优化问题来实现,通过状态动作值来选择动作,通常比策略评估容易。基于状态值的策略迭代算法包括以下三个...

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数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信线性回归是利用最小二乘函数对一个或多个因变量之间关系进行建模的一种回归分析,这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个变量的称为一元回归,大于一个变量的情况叫做多元回归。利用线性回归,我们可以预测一组特定数据是否在一定时期内增...

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