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：

- F- i% S4 K6 Y" E6 p/ q) {0 }3 U3 L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。

  B$ \! B+ J; b3 F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]]。

8 |2 ~) I: E! g0 c) q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。
5 a& U: I/ w4 M6 ~0 Z0 [' W
1 U/ ?) l5 r  Z% a0 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：
8 m& f' w2 T0 l+ Y/ a" w! [
      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
9 @3 l& i* Y* p9 q$ c; f        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
* o/ p5 z% b. `7 X& M        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
/ {9 F% ~1 n1 M% v6 c        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
       ]
/ W: f* B, E' }% K) ]
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]。
3 v$ J) N$ Y4 [$ W1 g' k
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。
3 l$ D  Q7 a! Y7 ]9 a
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。
8 s% ]+ Q1 C1 l$ {% f7 M
恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。

: M9 V# \( e1 P$ Z$ B这么大一个程序，看来只能靠自己了

2 V5 ?  T! K, V) r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。。。。

- u: {9 u2 R( N) j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
8 H, }* q9 n" J8 g6 G/ P
, z3 r: O& K, ~0 H  R但是程序又不会写了~汗