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：
& g1 B2 Y) L! [5 w
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。

% _6 J* U8 f- G. F. u( K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]]。
9 g, v, Q' S  L/ {! F4 @. C% v' ~
6 ~  u; R0 H6 {( v9 O0 N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。
, E& E7 r' v5 R9 _, t& r9 o
6 `; d$ e- p# 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：

      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
  ~% ~2 t9 [8 l0 L        [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]
       ]
$ B, r* V/ U' h* q  ~7 b/ q( C0 @# v
* [8 ]- S. J) b) |) P4 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]。

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。
8 R' o6 b, `% L- r7 @
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。
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% [+ Q& {) k& _) w% }恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
9 \" t& ~1 A8 }, K2 U  C; A7 R8 [
这么大一个程序，看来只能靠自己了
( d% O7 t' p4 u9 [- ]- M
' h  o, t7 ^% E, E1 H# W0 ?; P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。。。。
" _' w: \4 [" Z1 F
. ]3 T) \1 \9 l7 X- x* u6 s2 A9 B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
: [7 M0 T7 U% ?9 r6 j7 t
, [3 n6 O  r6 `8 l8 W. W# h但是程序又不会写了~汗