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：

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。

' e) d' j( S5 S2 @4 b1 U# {以下是对编程有用的具体的算法：
% m' f# ?8 X: O  C- y( h% X
# [9 J/ Q9 m9 x! y& \! X5 C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]]。
* g( A- A2 w$ A1 G- m: a
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。
0 ^1 o7 q9 S# ^' V3 N) ]8 k/ Q& |+ {# c
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：
9 Z( p4 c" ]! S
8 J/ _- e3 K) C      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
& Q) X$ a  e" d: M6 Y0 k        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
! c8 A8 Y- F9 ?" g. k+ f        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
$ \3 O: x7 |. p. D# P        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
! j" f  Q) z3 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]。
% t( s- O/ ]" q! E% F* p; R
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。

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。

( ]1 C6 i3 n5 \2 C: o$ h恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。

3 [0 {, N! W/ U5 T+ Y这么大一个程序，看来只能靠自己了
9 Y* g* f. d; S6 v) a
' T4 x$ d1 l+ O+ u. ]; F$ \4 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。。。。

# m/ ^; G, ]$ A) K$ F! w+ @' v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

2 u* T- [, D8 a" S9 ?' h$ ]9 ^但是程序又不会写了~汗