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：
6 _8 P1 @/ D' r% 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。

/ J7 T$ n5 g5 \- f) C) d以下是对编程有用的具体的算法：

4 a) ]+ U: T$ |! u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]]。

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。
! o+ M: T# Q! q0 C& i3 |/ c: `/ z
, x$ Z0 i# F" U& D  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：
9 c- G7 l& x) q% a2 c9 M
      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
8 H4 K9 M" A0 A( N" k8 r# @        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
* P2 n0 t) I1 N6 {. ?$ ~1 T        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
8 V3 W9 A- K6 d5 y6 N: P        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
- v. k& M/ K% ~0 x. T( f1 \: {       ]
# m: {- U$ J" g2 ~
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]。
. o7 w& ]1 @' R* \/ g
) V6 E" x) S" z( A4 Y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。
! E. J) L6 f6 y0 i( @: @0 p" C
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。
2 M& ~  _4 {) C8 J- {3 R
恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
( L; N, z: G7 ?! f9 f+ c
这么大一个程序，看来只能靠自己了
9 t' _0 s1 r8 b% G. C
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。。。。

8 y0 C/ O3 O4 x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 {% {" ~& J* C8 }0 z0 y/ [但是程序又不会写了~汗