我有一个Learning algorithm, 但不会编程，恳请高人教导！

sun_kenny

对这个算法最直观的理解是这样的：
" ~$ c9 D( u* v+ c
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。
: O$ y8 x% [  f4 ~
以下是对编程有用的具体的算法：
; p# P% X% b5 p# e2 W' j
假设现在有2个information, 所以列出所有的排列为[[0 0][0 1][1 0][1 1]]。

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。

" Z# P7 f' E5 E0 \: V6 G7 U; ^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：
* y5 i: `( \/ a! B& _
      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
- d4 p  p: b' X8 e' s# H        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
2 s. j4 |# `& Z. e        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
+ f7 [  g% o3 ~; e' V        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
( V# W* `& b0 |- \( Q9 t4 }       ]
8 P# P, ]0 g9 M, b5 R& N. B
好，现在agent开始获得information，比如[0 0]，这时，agent就用第一行的[0.25 0.25 0.25 0.25]，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[0.25-w/3 0.25+w 0.25-w/3 0.25-w/3]。

! j9 R/ a; k1 l# T3 o他在第二天的开始又获得information，如果还是[0 0]，那么就用[0.25-w/3 0.25+w 0.25-w/3 0.25-w/3]来随机选择一个action。但如果是[0 1]，那么就还是要用第二行的[0.25 0.25 0.25 0.25]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。

& k$ Q/ Q/ }4 I2 a6 U3 U. e; r恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
! k0 g& ]) _3 ^7 k% c
+ J9 L; T' }* W6 f! ]$ @, C5 t这么大一个程序，看来只能靠自己了
6 V7 d5 j) M. f, p/ g+ H
' F' M/ M2 l' e4 d1 ]3 q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。

sun_kenny

你倒是启发我了。。。。
$ s  @( |5 n2 P; R* W! l3 G7 i4 F
& B: O  A5 A: f. Q% b6 z% f) n3 j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