宇来风满楼
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MMDP: A Mobile-IoT Based Multi-Modal Reinforcement Learning Service Framework

框架

MMDP: A Mobile-IoT Based Multi-Modal Reinforcement Learning Service Framework_第1张图片
AHTT可被定义为
MMDP: A Mobile-IoT Based Multi-Modal Reinforcement Learning Service Framework_第2张图片
AHTT的元素表示智能体在动作为 a l m n a_{lmn} almn​的情况下从张量状态 s i j k s_{ijk} sijk​转移到另一个张量状态 s i j k ′ s_{ijk}^{'} sijk′​的概率
MMDP: A Mobile-IoT Based Multi-Modal Reinforcement Learning Service Framework_第3张图片
通过数理统计首先得到多变量频率张量
MMDP: A Mobile-IoT Based Multi-Modal Reinforcement Learning Service Framework_第4张图片
MMDP: A Mobile-IoT Based Multi-Modal Reinforcement Learning Service Framework_第5张图片

MMDP: A Mobile-IoT Based Multi-Modal Reinforcement Learning Service Framework_第6张图片
状态 s i j k s_{ijk} sijk​的值函数等于策略 π t e n s o r \pi_{tensor} πtensor​下状态-动作对值函数的值之和，蓝色框中的状态-动作对值函数可以定义为等式15
MMDP: A Mobile-IoT Based Multi-Modal Reinforcement Learning Service Framework_第7张图片
张量策略求解包括两个过程，即TPE和TPI

体会

“规则平面”的子图字太小，图11的图注有错的记号。作者未公布代码

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