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：

6 m* ~; p0 a# V3 @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：

; H3 j' S4 ^; U5 {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]]。

; E( N( J+ @! I/ O5 p4 A1 K" ~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。
, ~. M5 S" u! k
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：
2 d1 r  x9 R; u
0 p  r7 J# b  M8 U3 z" W, _+ k      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
7 [' [4 i  ~! c' D$ e# v8 c0 j) h  Q        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
2 k5 y5 Y3 Y( w        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
5 N" M% d, c0 S0 P( x3 `" G        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
       ]
" b1 w: }. O+ B, j1 R) G. e+ d# M
2 X' I& T$ _& p9 v6 a6 ~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]。
  N: M+ X" n7 k0 a. x5 b% f: d1 d
! z9 G/ z; p- V& ^3 ~3 ^! 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。
' I) `8 m* K  U& b  d, {; A
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。
1 l6 J% t4 g* O: S1 A% |+ A
恳请高人教导！

sun_kenny

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
' S: E! l  C* X
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。。。。
+ R+ t, ^: o! z" 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
. D" O" W( t$ C
但是程序又不会写了~汗