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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：
4 I8 {! J: b7 W6 ~( K" H
v4 {4 C) N3 [, D) ]* F! V$ W) v$ T9 n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 u. G A# X, T1 X( [+ o1 V
& Z6 a7 m6 Q( h. G Z. g6 \以下是对编程有用的具体的算法：
+ V8 n: G) d6 j) A% [2 b' j
; w8 g( d p) v0 e8 b2 K r& }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 U; o$ Y+ X4 ]2 k/ Q) l$ `
* m- k' U0 z% O& g9 I2 t
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。
$ l' R( u& E) T' _
4 D3 S4 l' u% I) T: m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：" u) C F. b0 n$ E
9 J; s4 y! \4 n, {( o' A( | [ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]; x }- x; t; H
[0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
2 d% d3 \% }0 U0 @- }6 J [1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
) ]5 M. n, a J [1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
2 g) R6 i$ C* g; f5 o ]
1 Z& m( U3 b* v* \& ~
( n3 V+ F( U3 I$ L5 ?" I* @, Z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]。
5 n$ m) G3 g2 A: @/ Z
" h" _9 @6 H" a7 m+ o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。, g X/ g! l* ^$ f; I" q# O% D( c
& D3 W, r6 S- |8 W. t6 W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。+ w0 ?+ S9 Z- i9 j3 _5 E
8 r. S/ z* d$ g) y' l恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
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