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：
; t( \5 L6 y1 z7 t2 }& o
6 j; p% E+ R, n$ W0 y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：
* R  F$ @5 C4 Y9 j* T0 ]
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 @* L& i1 S" N; 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。
& f3 J% f- M. R+ Z
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：
7 ]7 J" D, ?6 o
      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
  @, P! c% y6 G& J( q4 [        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
% E  `. j6 {' b; h# m        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
1 l8 e6 [( X! n5 i' B$ o% ^. c       ]
, o* {" d  B7 D' D5 ^' e5 t4 N" m0 [
- a5 E* F/ Y) p) ~" ?0 Y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]。
; P& a& A6 d+ e% 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。

" q3 J) W4 V3 V7 d9 C. 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。

恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。

9 B# ^6 x/ I+ s4 K3 ~这么大一个程序，看来只能靠自己了
% Z' ^: g6 S3 A1 g- B2 {" L
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。。。。

, p8 l2 _1 a/ i+ _8 u+ ?. ?4 T7 i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

+ f3 h: J8 U& n! L但是程序又不会写了~汗