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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：$ a% _- A* d# S7 \9 N$ V
' ]* I0 }# F: }' t7 U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。
5 H. x J7 W$ A% y/ e/ F
/ o4 R( N! R$ _( `& y1 ^以下是对编程有用的具体的算法：
* s, I% q. Y# \0 _& W# P, l' O3 E4 N, t9 n) D
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]]。5 \5 H0 V1 I5 `, E* V1 F( u9 w
( W0 R$ K5 Q0 U/ b% v* Q- S
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。
- I( j* U2 E2 S( O9 Q* p# [5 B7 p4 x) Q7 F5 D2 k$ v
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：
; I& t1 n3 Q; W, Q- c* D1 W
1 C1 h% V# M7 C: l, \3 h& v0 X [ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]$ Z) g( |) O: ^
[0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
& F" U4 M1 a' M" e [1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]& V( t) Q" I8 e/ Y6 H- d
[1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]9 N3 E# d5 t; H3 q7 {3 w
]
/ y L$ w6 k, ?, Q8 |# X
# D) C; E: R2 M" @7 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]。9 q# l) L( ^6 \" Y* _
o+ r" m' S6 @" l" m8 G \2 h
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。
% H, o9 |4 V5 P
: o1 K# s, |' ]$ r& i, N/ V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。
+ j! l- J' N% k
+ b- d% H/ w! y& \/ o1 U恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主