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：
1 x' U4 [; ~1 L0 S& D$ P( ?
  r: o7 F% ?, a  n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：

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]]。
" ?1 R7 }/ m% g
9 f- x+ Z* G; F0 P: O3 N# s  I+ }& B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。

/ p" s- ]. u0 ^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：
3 D8 e% p( j# P3 j/ L& Z
      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
       ]

# t" a' d5 O: Z& C! f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]。
' c6 _+ v0 h/ K0 G. a& y- L6 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。

3 U) ~$ m6 n  k! N; C0 l8 k0 q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。
# E. n' Q) |5 u9 D
! {. t- |# S- a) |恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
2 B, E, G. e+ w! H) I9 z2 h
0 d7 d) s( K& B; x: T# [这么大一个程序，看来只能靠自己了
% x6 L# H4 [' P; k
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。。。。
/ a- |9 z6 r: [% E' b" d1 y7 m
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

& B$ Z9 Z, v/ O! O但是程序又不会写了~汗