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：
5 c( H3 ^1 Z0 h: O- b, X5 g
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。
( C9 m( D9 Q5 S5 _* d
4 A0 t: g! D$ F% @以下是对编程有用的具体的算法：

- a. j% G  p" e! H* D- I( `3 U  G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]]。
$ m, P% U+ E5 z, F) m
0 X5 g& v9 b- i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。
6 m0 p) e- x) U6 T* o
# K8 M4 y9 S. |& c/ I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：

! T- b/ v1 K: [' S! u, U      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
8 b3 M+ r3 K6 ]) _8 |        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
: g! b9 j8 d/ j* V& |       ]

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]。
# i- N/ W) F6 ^: ^6 U
) Y8 x1 P4 X- p2 Q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。
- p1 D& A" |  P: f2 N  n
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。
) N3 Q6 O9 p3 r& A4 e. P  j8 n
1 _4 i" f$ {' m& j5 [6 ~5 t- f9 n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
. D6 k: K1 X6 f/ E4 }* g& ]% t/ @0 t
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。。。。

6 |1 w/ _. [# \& `- 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
% o# `2 ^% @, h! O0 I% A- k
但是程序又不会写了~汗