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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：& B' |+ Z: ^/ ?4 Z1 s! H
( e/ J6 G; g% f$ t9 n2 ?! d. W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。2 q! }2 D- o9 S
6 r/ h% t' N+ g7 E) d. C
以下是对编程有用的具体的算法：
1 J" W! b8 [; G Y, Z6 _& z, M% F
; D G) D; Q: L0 Y7 O: k# r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]]。. ~- w( R& A4 P( E
" D9 J2 d1 F* f* v3 n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。
* z0 e& w3 j( F3 \4 W- Z! {
: X t0 x& I: U4 w/ R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：
, Y) N- N" q: q% V4 l. l: G3 ^
' s; k% }% Y5 W. G4 F+ I( l [ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
% ^3 Y$ b( ^. c! `& b+ X [0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
4 c8 D* K2 Y m6 O! q* |! b$ G [1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
: ~* j; ]3 O; [, S! P [1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]/ F8 l1 e7 S. e0 h) `; q
]! u" q5 n/ s$ n& ^9 Q0 J, h0 E- t
0 F, B+ X8 ~0 j! z6 N
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]。; S' M+ m9 u: V+ h t/ i: O
0 ?& `1 r8 P5 p1 \3 K2 x
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。
5 }( v( }8 B8 }8 x/ ^! L* L7 Z0 m
6 E# W, h4 c" z0 J7 s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。
' V; r0 D7 U7 L# r. T+ w/ D2 q8 I6 y( Y
恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主