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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：3 O1 a6 \/ |) E7 D' t$ \1 C
8 \, h" d) W5 L. l" P) }3 `2 K
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。
+ u# r' y/ ?- e$ t+ o" ^3 H- y: [6 p+ }0 u4 C
以下是对编程有用的具体的算法：
( m- f$ ?& W8 M8 B' Y
8 m* \) P- N1 T; t& Y! @: @" |- n$ 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]]。; O0 H4 U+ ?0 ]; k5 G1 n
: Z I3 c% l3 J9 f; N Z
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。$ ?2 Z/ w; s$ B0 ?: P6 B
( y/ g+ x, a D# s
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：& P- U- h4 i% d
7 h; C: \" I) U1 [
[ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
4 l6 d- {& `5 a0 O3 I [0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]. A+ Y" L$ ]& b# E. Q }
[1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
. g5 P% j6 U* h" ^+ T [1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
: G( T" H% j' f# `0 c' ~ ]9 b" ]% T2 l8 d- ^3 S" F4 y" g
7 j* ?3 }5 \5 W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]。
4 J& q. L+ L+ S5 L! ]
9 a, U+ ]0 m- x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。
5 r/ a @: B" g& k- m o, z% l
1 R/ B' @ Q' r4 C2 y+ k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。+ {; e0 A3 S0 U5 N+ H+ C
- V8 r/ n0 P) \5 z! y, K% q. d3 f恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主