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：
0 N+ \2 ?: U+ f/ j
9 [% `5 Q$ }* _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。
8 y' @/ e1 N0 ?# E* Z
2 c: e, B& ]4 P, L以下是对编程有用的具体的算法：

5 z! t$ Z) N: o) v" F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]]。

+ V; c0 W$ f; E  i5 Z5 W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。
4 I4 S# T) ^: i: @, p% P
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- E6 U% [9 [/ l      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
) `( d2 w1 n5 s) T( q# [        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
$ Y5 w: [& ]9 O4 G2 _        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
# e' Y: a2 k" l7 H9 y. y        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
# G( i' p' _, m  b  p& E       ]

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]。
; A$ P1 {& m& E% ^& A+ K8 d3 |; P$ M
; B, o5 ^5 @, P- a; h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。
, t6 f/ x( l# C1 s7 ?
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。

5 v$ l- a- R2 r4 g4 I9 r恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。

这么大一个程序，看来只能靠自己了
6 G7 n! r% W  C+ o* W$ o
, e* O+ E8 s! y5 W+ b  {5 j7 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。。。。

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

但是程序又不会写了~汗