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：

0 N9 w: S. X. p& l4 n! }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。
4 a- i" p) {$ F0 L7 P4 p
( x& I. r: K# y1 ^3 I以下是对编程有用的具体的算法：

; k  u7 n3 E# D1 A& Q6 Y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。
' L& o9 I& N. u3 E
) I% I: T; ~: X# Y& e3 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：

5 D) a8 ~4 O% F5 d5 W% D      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
& ?4 A8 m( |+ f% r        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
' S8 V" E. x: h) X$ q& \: s        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
/ F. C0 l1 e/ c: M. b' p       ]
' w5 y7 F$ c( B" P! N, r6 w; ~# Y
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]。

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。
* Y( y* {; H* B/ A1 O* l
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。

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
, A+ h/ }+ s+ p. j8 b. v
) F, Z8 d9 D3 V8 a+ s6 k% G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。。。。
( b* }4 n, m1 u6 k* h2 F
( H, d/ B1 p, H5 [, p. ^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
9 p$ E( h( J- I' e+ |
/ e) Y1 }& ^( M* c' G但是程序又不会写了~汗