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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：
* g1 E5 T( E/ G( _. g6 m
Y$ p' o# S0 R" Q7 S% X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。
) \. J/ l" X: {, {4 D
3 x; Y1 ^5 q0 h$ V) S/ z7 B! z以下是对编程有用的具体的算法：
0 J) G* t5 U+ e3 T
; u0 I+ M& K, ~ T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]]。
2 K5 G( z/ E+ D5 a7 f1 Q6 A0 b" `& N W4 [5 B
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。
4 C4 Y8 {% E5 N3 B
0 S. t! l# {: h7 w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：
8 v6 f. E2 C* l3 n1 O+ k$ d& v. Z# S, E; V! i. Y
[ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
5 k& v1 f/ m. x7 L* { [0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
( k: M) q7 P" o0 I( m2 r [1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]0 u) o0 p" k! U* A- A" d
[1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]: `* E7 w& N" }, b
] |$ j. [3 E9 F0 Y3 V
: `/ D- t/ S/ ]& J! m. c, X5 ]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]。" I0 H5 t: y3 Y' |! h. p! H, {
5 z9 G# C# ^/ ^4 O* n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。
' ?' _2 {! M# s$ E6 a8 G: A0 e
/ m! J! e7 ]: c" n' x9 {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 H( G: {1 d( q7 J: s3 f7 ]5 P* T% O. S% w
恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主