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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：
% x& u7 ^: d. f6 [# H/ S: z J+ J2 P% U. L4 z* _% V0 a7 D
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。; ?9 ?) G. r9 v n$ k$ ^8 n( }
0 h5 _' s6 S6 E6 b; K# k0 D以下是对编程有用的具体的算法：
$ p7 g% y3 t2 g4 S* S8 V1 _. X: _! n \) a0 D
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]]。/ p. T" @2 c' v$ k* k
3 _% p( J7 Z. v* a+ F! d4 s
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。0 L5 p* C: G6 h5 h. j# J
8 ?/ s. E) X6 ^; {8 B+ x4 d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：
* U% ?1 Y) V( t! H# K( h$ k) e/ m7 k1 \ P! r
[ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
6 W2 j( m- U, [! F# G, P- Y [0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
; B' x$ F. f: N6 a. a6 L( Y3 Z; G4 f [1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
$ o5 q. p; Q+ n: N% Y" a [1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]% Y2 [% `3 e s, Y3 [2 z
]
4 |6 O3 V8 B/ ?# f
$ c1 x0 K( ~$ s' N4 X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]。0 `$ o: Q4 t0 T0 E3 t/ n
$ _2 R- M5 _' O, M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。, x ~: Q3 O4 U6 c5 V) o6 p" Q
4 l4 x8 W9 n5 H
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。
$ H! I$ m! n( ]" q9 ~& l3 H: u
6 O1 K; p0 Z, i0 C: @4 _恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主