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：

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 V" N; I% k2 T. x$ ^( x  y0 u9 H* r以下是对编程有用的具体的算法：

' Q! i  f* `3 g9 {7 @7 M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]]。

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。
) X6 J6 ~. L1 q1 }" L* x
6 d; a. w; j+ \, j1 k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：
2 O' ]$ g2 F! V$ ]
      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
! h6 U8 J" b6 U3 u        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
       ]

$ T8 f( T1 k5 M& [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]。

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。
1 u3 l( n$ N; C4 e; o
( Y6 {0 i. e6 {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。

8 @7 ]6 J4 y  _7 Y* Z4 h3 R恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
4 f. F; k8 [4 O2 J
8 v: m% f. t( j5 Y2 X3 R这么大一个程序，看来只能靠自己了
7 J# a& ^& Z* }8 g. s
4 z! |/ b% s) x* f+ `7 o. A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。。。。
! f* ~2 L& S* u8 V" _* d
2 C3 o- g( ?/ d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
# ^& k0 A5 @2 ^
但是程序又不会写了~汗