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：

* @* C' h+ z# X6 h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。

6 N  B# ]" C" y# {以下是对编程有用的具体的算法：
/ X6 O2 i2 f0 D6 Q  q$ y% n
% F; p" T! ?9 C6 _" y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]]。
& C' W# h+ I; ~7 i$ t% f1 J1 i
$ n) @" U8 d5 b4 f. f4 ?  A  t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：

/ T; N2 Y$ `5 e# a      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
3 A/ ~9 Q) r( j7 D' o/ _# |# l        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
5 t0 p1 s$ E+ g2 i& X! J        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
  o) O$ `* c$ {+ }        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
       ]
6 p7 W2 [# S) [  w; [& Q2 a1 d5 S3 E
2 O1 x; Q* E& R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]。

2 x' ]3 J4 \: ~: |$ y( g& [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。

# e3 t- j) C6 p. S& M% L, E: ~/ P! \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。
5 G4 }* ?) n3 d  [2 F2 W
恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
7 Y; H# D9 [2 R, L: k
这么大一个程序，看来只能靠自己了

3 p. g6 ?. r1 J& 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。。。。
8 V" U7 U/ s/ U; P  `6 n+ j" c4 Y
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
4 f( P6 n' K  |: F( N
8 \0 p" u/ |) ?3 N! M4 q但是程序又不会写了~汗