AI学习笔记——强化学习之动态规划(Dynamic Programming)解决MDP(1)

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亲戚亲戚大伙儿儿介绍过MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)以及哪些是最优MDP,甚至从强化学习的角度介绍了DQN,Q-learning, Sarsa 等求解最优MDP最好的依据,让你 要深入理解强化学习,还要了解身旁支持的理论基础。动态规划(Dynamic programming)只是哪些算法为哪些不利于求解最优MDP的理论基础。

《中国人工智能学着通讯》——11.34 基于近似动态规划的优化控制研究及 在电力系统中的应用

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动态规划的本质是将复杂性大现象分解成,相互重叠的简单子现象,求到子现象的的最优解,让你 将哪些最优解组合起来只是大现象的最优解。

【算法学习笔记】之动态规划

在用动态规划外理MDP现象的但是还要用到但是提到的Bellman公式,可能用Bellman公式1.预测v函数(情况汇报值函数),2.通过价值迭代(Value iteration)求最优MDP 3. 通过策略迭代(Policy Iternation)来求得最优MDP。哪些内容将倒入下一篇文章中介绍。

举个简单的例子,女亲戚大伙儿儿想在衣帽间中找到最搭的穿戴(衣服,帽子,鞋子,首饰。。。)。这是四个多多复杂性的现象,让你 亲戚亲戚大伙儿儿可不还要把一些 现象分解成互相重叠的小现象,比如,找到最佳搭配的鞋子和裤子。最佳搭配的裤子和衣服,最佳搭配的衣服和首饰等等。。。将哪些搭配打完分但是,你自然就会找到最佳搭配的(得分最高的)衣服,裤子,帽子,鞋子和首饰了。

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AI学习笔记——强化学习之动态规划(Dynamic Programming)外理MDP(2)

能用动态规划外理的现象还要满足四个多多条件,第一是可不还要拆解成子现象,第二哪些子现象还不利于相互重叠,MDP就满足一些 个多多条件。

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