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：
$ e  ^8 q9 o  V; G
$ [$ T5 F+ v( k6 j$ ?3 m  _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。
9 |$ H% W0 O! a, {
) U, y) t7 |4 |6 Q# D( x: u1 |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]]。
* X1 w% [+ ^- G3 c" u3 ~( k
7 T$ d* X: p6 `8 e5 N% }$ C  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。

. |7 S% [, ~' m4 C8 D* ]0 g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：

5 d5 ?/ r7 w- n" r+ a, J      [ [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]
       ]
4 O4 w/ {& e8 O0 ~, p! 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]。
- M8 l. V7 k  ~! h" o
! {: a! A! z) T6 w1 V' C; d4 t$ G+ ?5 I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。

, K9 V' l% i) ]( M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。

* P$ ]% e  L$ K  V/ M: j: I# g恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
( P% w! \/ ^5 N* ]0 H
这么大一个程序，看来只能靠自己了
2 o# X5 g, \, H4 s
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。。。。
. G& i3 Y: ?# i% {, v
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
! {6 o, d( I' V! B7 G
2 O! n* R& H# ^4 \$ G; W; Y( }% `但是程序又不会写了~汗