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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：
% x' C5 Z: @4 y. `' i$ y" c: F7 }, k) s" o! g
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。
* ?3 I4 }: h. n4 c( Q( h5 l2 m1 f: O; j" z* Q% }$ w
以下是对编程有用的具体的算法：
# H0 W0 T& F& D% V5 q6 s+ I" E9 N( X
1 c% ]5 M& y- h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]]。, ~3 I( e3 h+ v+ n8 U" A; v
; W7 ?# F8 e& T$ |+ F( u
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 C7 |2 I# A3 d. x' J
" B$ `- _* a/ q
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：
4 D7 ^9 Y6 j$ h; R9 T2 Q' k* n+ P( e0 |3 h9 b1 y% ~! e- Q
[ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
) d0 \. C( T2 b- \9 o- ? [0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
) A0 X5 D5 {8 R( k8 y* O, f [1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
S$ @, ?) N8 \' o" s [1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
- ~3 v- W# S' X1 j& u ]% K) I6 j0 s F K) s
5 Z; v6 H+ N2 u& e U! t" B1 D6 q
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]。
. E8 l$ P" ~2 X
3 x0 t8 ]) A5 t9 h. P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 [) i8 n+ h! v# f8 F
! Y- B1 N/ |* B* ^" 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。! o, T6 `" k2 h" c$ u
2 M- w" U8 X u8 r5 Q8 Q恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主