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：
2 u2 g* _& p. w) A4 Y: l' c" v
. A+ o! M, k# H  Q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。

; H$ J8 S& H9 Z' _6 N2 m. D以下是对编程有用的具体的算法：
+ b5 V  R( a& f! v
) j- i3 V! B7 K0 F4 s0 H2 F8 \0 g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]]。

: u. L9 M3 t3 w  W# v4 G  y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：

( u6 Y2 W5 X  @5 G' K2 e      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
: ^5 p+ _5 Q/ j2 o# B4 o        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
3 B# u5 Y6 {7 V8 Q6 p( Y+ v2 w, Y        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
       ]
' O2 `3 u* h$ y0 u
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]。

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。

( ^, d+ C5 y5 Z  {8 I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。

, Q+ f" J) A. i3 U2 V2 D9 F恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
7 L. C, L2 A9 h) D# j7 t
1 d/ W' s# ]" J% j8 q6 w这么大一个程序，看来只能靠自己了
) o2 Y; C9 B# W$ T
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。。。。

% P" D( ]) h0 h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
0 v: d3 a! M8 R
但是程序又不会写了~汗