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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：
- m1 @1 j& n1 @+ W
$ I+ v+ _! ?9 U1 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。/ M3 A7 u! G' H& {/ D: O1 ]) G
1 L# R8 R1 O& m: @7 J* D4 G7 A以下是对编程有用的具体的算法：. Y# z/ @6 v2 z2 b' u% _
4 t7 U2 `* p* ?7 v
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]]。
2 B+ f2 V) e' S: O. |( Z
& C$ u) B6 d! a0 w2 R S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 ^- q4 Q( z( K- k% u7 ^" ]( g3 @5 l% b$ g+ c; ?
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：
! z0 h+ k% N: u
' S$ M k; Y! S5 \6 _ [ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]1 v1 g" n* ]$ h4 i1 b% _
[0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]* D7 q4 ?3 p* ^! b1 S# J
[1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
" A0 L4 o) g7 d% P: Y" D; N [1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
u0 P! v# r- V ]; m+ D/ e" q8 X. ^. {: ]
3 w+ e: Q; a, m" l% A3 ]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]。6 l- q4 T3 m* C2 X z
k% E2 j4 E5 U. S, g! o0 ~
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。4 E' \5 v1 b/ G& t( g
5 s- S& O) o: _4 |6 `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。% f1 m, J9 o0 O) {. M) }+ h% y3 N
3 y$ C$ Y0 q: ]; y8 o! ?: i2 Y恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主