我有一个Learning algorithm, 但不会编程，恳请高人教导！
对这个算法最直观的理解是这样的：一个agent在一天的开始时观察这个世界（获得information, 这个information是binary的，比如：天有没有下雨；家里的食物储备多不多），之后根据他获得的information，随机地选择一个action（比如：吃储备着的粮食）。在一天结束（即第二天开始）后，他计算了他的效用（就是满意度），如果效用较初始效用上升，他就会使选择这个action的概率上升一个单位。即整个算法是从information map到probability的一个过程。
以下是对编程有用的具体的算法：
假设现在有2个information, 所以列出所有的排列为[]。
假设有4个actions: a1, a2, a3, a4。每个action所发生的概率分别为p1,p2,p3,p4。
每一个information vector都对应actions的一个概率分布。初始状态下的对应关系是这样的：
[ ->
->
->
->
]
好，现在agent开始获得information，比如，这时，agent就用第一行的，来随机选择一个行为，假设他选择的是a2。在他做出了这个action之后，假设第二天他发现他的效用上升了，所以他就把a2发生的概率p2上调w，所以概率矩阵的第一行就变成。
他在第二天的开始又获得information，如果还是，那么就用来随机选择一个action。但如果是，那么就还是要用第二行的来随机选择一个action。选择完action之后就比较前一天的效用，然后再调整概率。
整个算法都在这里了，现在的问题是我根本就不知道从何下手，也不知道这个算法跟模型库中的哪些算法比较相似。
恳请高人教导！ 晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
这么大一个程序，看来只能靠自己了
再问一个小问题吧：我要跨时间地比较效用（把第一天的效用和第二天的效用相比，假设一个tick就是一天）。不太清楚怎么来实现这种跨越tick的变量比较。 你倒是启发我了。。。。
我可以自己定义一个reporter，input就是第几个tick，output就是那个tick时的效用
但是程序又不会写了~汗
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