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David Silver UCL强化学习课程学习笔记三之Planning by Dynamic Programming 动态规划

Lecture 3: Planning by Dynamic Programming 动态规划
https://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/DP.pdf

Introduction

David Silver UCL强化学习课程学习笔记三之Planning by Dynamic Programming 动态规划_第1张图片
基本思想：问题的最优解如果可以由子问题的最优解推导得到，则可以先求解子问题的最优解，在构造原问题的最优解；若子问题有较多的重复出现，则可以自底向上从最终子问题向原问题逐步求解。
使用条件：可分为多个相关子问题，子问题的解被重复使用
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David Silver UCL强化学习课程学习笔记三之Planning by Dynamic Programming 动态规划_第3张图片

动态规划的要求
动态规划是一种解决包含以下两种属性问题的普遍算法
最优子结构和重叠子问题。
可以看到MDP满足这两个性质（贝尔曼防尘的递归分解，值函数的储存和重用）
动态规划法用于解决预测和控制两个问题

Policy Evaluation 策略评估

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推演的过程类似MDP中的同步推演。

Policy Iteration 策略迭代

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policy不是固定的，评估的作用在于更新。对于上个policy采用贪心算法
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评估和改进是交替进行的。
评估：策略π→值函数vπ
改进：值函数vπ贪心得到π
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也可以通过状态值函数更新策略。

Value Iteration 值迭代

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值迭代与策略迭代的不同
值迭代使用的是贝尔曼最优方程，隐式地求解收敛到最优值函数。策略迭代使用的是贝尔曼期望方程。
值迭代不迭代策略，始终采用同一策略，但采用最优策略更新。策略迭代迭代策略。

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同步DP算法总结

Extensions to Dynamic Programming 动态规划扩展

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异步DP算法
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全幅backups
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样例backups

Contraction Mapping 收缩映射

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