蒙特卡洛

【机器学习】强化学习（三）蒙特卡洛算法

无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(MonteCarlo)方法是一种基于样本的强化学习算法，它通过执行和学习代理（也就是我们编程的AI）环境交互的样本路径来学习。
十年一梦实验室·2024-01-22 19:17

AlphaGo Zero学习笔记

蒙特卡洛树搜索（MCTS）前向搜索前向搜索算法从当前状态节点开始，对该状态节点所有可能的动作进行扩展，建立一颗以为根节点的搜索树前向搜索前向搜索在状态动作数量都很少的时候没有问题，但是只要稍微状态动作数量多一点
神奇的托尔巴拉德·2024-01-22 02:24

美赛BOOM数学建模1-2蒙特卡洛法

注明：文章根据数学建模BOOM网课整理，自用❑方法简介❑随机抽样、统计试验•当无法求得精确解时，进行随机抽样，根据统计试验求近似解。❑通俗理解•假如有十万个苹果，需要挑选出其中最大的，但只能闭着眼睛挑，手里最多保留一个苹果。初始时可以先闭着眼睛随机挑选，拿到一个苹果。•然后，可继续闭着眼睛挑一个，并与手里现有的比较，留下较大的、扔掉较小的•循环重复上一步，则挑的次数越多，挑出最大苹果的可能性也就越
鸥小羊·2024-01-21 17:58

【机器学习】强化学习（四）-时序差分学习

蒙特卡洛算法需要使用完整的片段进行计算，这在有些问题中是不现实的，尤其是对于没有终止状态的问题。时序差分算法对此进行了改进蒙特卡洛控制和时序差分学习有什么区别？
十年一梦实验室·2024-01-21 06:40

基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化

摘要：在研究电动汽车用户充电需求的前提下，利用蒙特卡洛方法对２种不同充电方式进行模拟并对其进行分析；分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响，建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型，在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上
电气_空空·2024-01-20 13:04

蒙特卡洛采样【python实例】

（1）目的（2）原理（2.1）π(x)归一化\pi(x)归一化π(x)归一化（2.2）若π(x)(即p(x)没有归一化\pi(x)(即p(x)没有归一化π(x)(即p(x)没有归一化（3）实例参考资料蒙特卡洛方法
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:51

机器学习入门

机器学习：发展与未来人工智能>机器学习>深度学习>神经网络多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。3.机器学习”有哪些技术局限？
zelda2333·2024-01-19 02:36

基于深度学习的ASM-HEMT I-V参数提取

DL基于提取从蒙特卡洛模拟生成的120k个训练数据集，包含3.74亿个I-V数据点。训练数据集通过蒙特卡洛模拟生成。通过典型的GaN制造过程
幻象空间的十三楼·2024-01-18 12:32

如何从一个容器中随机取一个/多个元素

用处：取随机数在“蒙特卡洛随机搜索法”全局最优算法中非常重要！
胜负55开·2024-01-15 14:56

17.蒙特卡洛强化学习之批量式策略评估

文章目录1.是什么2.为什么直接估计Q而不是V2.根据多条完整轨迹计算Q(s,a)3.初访法和每访法哪个更好？1.是什么智能体利用完整轨迹数据估计出Qπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ(s,a)的过程2.为什么直接估计Q而不是V因为策略评估的目的在于改进现有策略π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，而改进策略就涉及到选取最优行为a，Q(s,a)a，Q(s,a)a，Q(s,a)刚好能衡量状态s
中年阿甘·2024-01-15 04:26

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。
下一个拐角%·2024-01-14 22:02

18 .蒙特卡洛强化学习之增量式策略评估

文章目录1.批量式策略评估方法的缺陷2.什么是增量式方法3.增量式策略评估算法流程3.1输入3.2处理过程3.3输出1.批量式策略评估方法的缺陷上一篇讨论的批量式策略评估方法表明，只有当全部K个完整轨迹存储后才能对Q(s,a)进行一次估计。这在实际中存在如下缺陷：存储空间消耗大：所存储的轨迹数K越大，每个轨迹的步长LkL_kLk越大，存储空间消耗就越大；CPU消耗过于集中：在多个轨迹收集完后，才集
中年阿甘·2024-01-14 17:08

蒙特卡洛强化学习之策略控制

文章目录1.MC学习中的策略控制是什么2.基于贪心算法的策略改进的基本描述3.MC学习中完全使用贪心算法可行否4.如何改进完全贪心算法5.何谓ε−\varepsilon-ε−贪心算法5.1基本思想5.2基于ϵ−贪心算法\epsilon-贪心算法ϵ−贪心算法的策略控制的形式化描述5.3ϵ−贪心法\epsilon-贪心法ϵ−贪心法能保证策略收敛到最优否1.MC学习中的策略控制是什么根据策略评估阶段得到
中年阿甘·2024-01-14 17:08

完整的蒙特卡洛强化学习算法

文章目录1.回顾2.约定3.MC强化学习环境对象的表示4.MC强化学习算法的表示5.MC方法的进一步分类1.回顾第16篇给出了强化学习算法框架，随后的第17、18篇给出了该框架下如何进行策略评估以估计出Q(s,a)(s,a)(s,a)，第19篇给出了该框架下如何进行策略控制以改进π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，至此就可以给出MC强化学习算法的更具体的完整描述。2.约定为方便描述该算法，我
中年阿甘·2024-01-14 17:08

蒙特卡洛树搜索python实现

1.前言本文仅适合作为理解蒙特卡洛树搜索的最后一篇文章，原理我懒得写，完全没看过的自己先看其他博文，只写代码实现。
封千叶·2024-01-14 12:06

Trans论文复现：基于数据驱动的新能源充电站两阶段规划方法程序代码！

适用平台：Matlab+Yalmip+Cplex/Gurobi；文章提出了一种电动汽车充电站的两阶段规划方法，第一阶段通过蒙特卡洛法模拟充电车辆需求和电池充放电数据来确定充电站位置；第二阶段通过数据驱动的分布鲁棒优化方法优化充电站的新能源和电池容量
预测及优化·2024-01-13 20:58

蒙特卡洛法求积分

问题一：我们如何用蒙特卡洛方法求积分？问题二：如何近似求一个随机变量的数学期望？问题三：估计的误差是多少？问题四：如何从理论上对蒙特卡洛估计做分析？
Phoenix Studio·2024-01-13 15:16

Python蒙特卡洛相关变量SciPy模拟

SciPy的概率分布和分布拟合简述：概率分布对随机过程进行建模并将其拟合到观测数据。SciPy的概率分布、它们的属性和方法。通过拟合Weibull极值分布来模拟组件寿命的示例。一个自动化的拟合程序，从大约60个候选分布中选择最好的。SciPy中提供了123个分布：dist_continu=[dfordindir(stats)ifisinstance(getattr(stats,d),stats.r
亚图跨际·2024-01-13 11:54

人工智能应用案例学习1

专业术语上来说，AlphaGo的做法是使用了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，其中一个是以估值网络来
ericblue·2024-01-13 01:41

基于蒙特卡洛和拉丁超立方的大规模电动车充电模型（MATLAB-附案例代码）

目录1.摘要2.基本原理2.1蒙特卡罗抽样（MonteCarlo）2.2.1主要原理2.1.2MC优缺点2.2拉丁超立方体抽样（Latinhypercubesampling)2.2.1主要原理3.大规模电动车充电模型案例分析3.1模型构建3.1.1电动车日行驶里程概率分布3.1.2电动车充电起始时间概率分布3.2结果分析3.2.1行驶里程采样结果3.2.2起始充电时间采样结果3.2.3电动车耗电量
lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

强化学习基础篇（二十五）n步时序差分预测

而蒙特卡洛方法是根据当前状态开始到终止状态的整个收益序列进行状态价值的更新。这节介绍的n步时序差分(n-stepTD)是基于)的一步更新与MC对整个序列进行更新的两个极端之间的算法。从
Jabes·2024-01-11 08:20

强化学习9——免模型预测算法介绍（蒙特卡洛方法和时步差分方法）

蒙特卡洛方法蒙特卡罗方法通过重复随机抽选，之后运用统计概率此方法来从抽样结果中归纳我们想要得到的数值估计。
beiketaoerge·2024-01-09 22:30

创建蒙特卡洛模拟的 4 个简单步骤

20世纪40年代，研究原子弹的科学家应用MonteCarlo模拟计算了一个裂变铀原子引起另一个裂变反应的概率，这是该模拟的首次应用，自此以来已经取得了很大进展。今天我们将介绍如何使用Minitab为已知的工程公式和DOE方程创建MonteCarlo模拟。由于当时铀供应短缺，试验的试错空间很小，因此MonteCarlo模拟一直专注于根据模拟数据计算可靠的概率。如今，从材料工程到医疗设备包装密封再到炼
MinitabUG·2024-01-09 06:57

蒙特卡洛算法

就需要考虑蒙特卡洛方法了。当无法求得精确解时候，进行随机抽样，根据统计试验求近似解。可行域过大，没有通用方法求出精确解。主要关键词是：随机抽样，统计试验，求近似解，构成统计意义。
爱静的龙猫·2024-01-08 22:50

强化学习的数学原理学习笔记 - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo）

文章目录概览：RL方法分类蒙特卡洛方法（MonteCarlo，MC）MCBasicMCExploringStartsMCε-Greedy本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理，大部分内容来自西湖大学赵世钰老师的强化学习的数学原理课程
Green Lv·2024-01-08 15:12

MATLAB|基于序贯蒙特卡洛模拟法的电力系统可靠性评估研究

目录主要内容程序代码结果一览下载链接主要内容该模型采用序贯蒙特卡洛模拟法对电力系统网络的可靠性进行评估，在可靠性评估方向，序贯蒙特卡洛模拟法是常用方法，该方法是一种全值估计方法，可以处理非线性、大幅波动及
科研工作站·2024-01-08 00:56

awgn信道matlab,AWGN信道下数字通信系统的蒙特卡洛仿真(基于matlab).doc

掌握数字通信系统蒙特卡洛仿真的基本方法。二、实验内容：在AWGN信道下，完成16QAM系统的误比特率性能仿真，绘制系统的BER曲线，并与理论计算的结果进行对比。
精准撩男·2024-01-07 05:27

Actor-Critic 跑 CartPole-v1

gammaV_{\pi_\theta}(s_{t+1})-V_{\pi_\theta}({s_t})ψt=rt+γVπθ(st+1)−Vπθ(st)详细请参考动手学强化学习简单来说就是reforce是采用蒙特卡洛搜索方法来估计
NoahBBQ·2024-01-06 17:17

长周期房贷背后数学陷阱-蒙特卡洛算法Monte Carlo揭秘断供为何越来越多

中国法拍房数量统计预测模型_2023年法拍房数据竟是2023年中国法拍房用户画像和数据分析今早花了2个小时，写了蒙特卡洛算法模拟预测按揭贷款断供概率。先给大家介绍按揭贷款的常用数据。
python风控模型·2024-01-06 14:36

机器学习：手撕 AlphaGo（二）

计算机下围棋的问题描述请见上篇：机器学习：手撕AlphaGo（一）-CSDN博客3.MCTS算法介绍MCTS（MonteCarloTreeSearch）算法的中文名称叫做蒙特卡洛树搜索。
三翼鸟数字化技术团队·2024-01-06 09:09

常见推断方法一览：极大似然估计、最大后验估计、期望最大化、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、变分推断

常见推断方法一览推断方法区别频率派极大似然估计MLE最大后验估计MAP期望最大化EM贝叶斯推断Bayesian马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC变分推断VI推断方法区别极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation
Debroon·2024-01-03 10:57

基于MATLAB的伪随机数（附完整代码与例题）

目录一.写在前面二.MATLAB代码三.例题三.补充3.1伪随机数3.2蒙特卡洛仿真法一.写在前面本篇文章涉及到的分布，分布，T分布，F分布，Rayleigh分布，大家可以看这篇博客：基于MATLAB的卡方分布
唠嗑！·2024-01-02 22:31

[Ray Tracing: The Rest of Your Life] 笔记

这一部分是光线追踪三部曲的最后一部，主要介绍了蒙特卡洛积分、重要性采样等内容。场景上没有什么大的改变，基本上就是在CornellBox中渲染的，本篇主要在加速收敛，提升渲染效率上下功夫。
owlmo·2024-01-02 13:36

分享40个Python游戏源代码总有一个是你想要的

pwd=8888提取码：8888项目名称：ChineseChessXiangqi中国象棋PythonPython图形化麻将游戏(带蒙特卡洛AI)python做的一个足球小游戏python做的坦克大战游戏
MarisTang·2024-01-01 06:32

数学建模算法总结

2.数据降维主成分分析3.数据异常值处查找与删除聚类分析4.数据整体描述性分析二.优化模型1.目标规划1.多目标规划2.线性规划3.整数规划3.10-1规划4.非线性规划编辑4.1最大化最小模型4.2蒙特卡洛法
今日说"法"·2024-01-01 02:31

变分贝叶斯近似

马尔可夫链蒙特卡洛方法（MCMC）是一个非常有用和重要的工具，但在用于估计大型数据集的复杂后验分布或模型时可能会遇到困难。
一碗姜汤·2023-12-30 13:04

【强化学习】基于蒙特卡洛MC与时序差分TD的简易21点游戏应用

1.本文将强化学习方法（MC、Sarsa、Qlearning）应用于“S21点的简单纸牌游戏”。类似于Sutton和Barto的21点游戏示例，但请注意，纸牌游戏的规则是不同且非标准的。2.为方便描述，过程使用代码截图，文末附链接。（如果耐心读完的话）一.S21环境实现游戏的规则我们设置如下：游戏是用无限副牌进行的（即用替换牌进行采样）从牌组中抽取的每一张牌的值都在1到10之间（均匀分布），颜色为
如果皮卡会coding·2023-12-30 04:42

【巴比伦周报】第50期

作者：Babylon|巴比伦社区一、技术1.巴比特专栏|蒙特卡洛在区块链的世界里，比较流行的两句话是：“算力即权力，代码即法律”，我个人觉得还可以再加上一句——博弈即治理！
巴比伦社区·2023-12-29 08:31

model free Temporal-Difference Learning-prediction

MC与TD优缺点：（1）整体看（2）偏差与方差平衡（3）AB状态的例子MC、TD、DP比较4.TD总结前言RL学习——时序差分（TD）Temporal-DifferenceLearning时序差分是介于蒙特卡洛和动态规划之间的方法
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

策略梯度方法

文章目录前言一、基于梯度策略的强化学习policyandvalueRL基于策略梯度的优劣势目标函数添加基线考虑时序因果关系二、蒙特卡洛策略梯度方法实现流程加入基线降低方差三、Actor-CriticAlgorithm
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:46

model-free：Monte Carlo Methods-prediction

文章目录前言MonteCarloMethods（MC）1.特点2.策略评估3.first-visitMC策略评估4.every-visitMC策略评估5.价值函数更新方式总结前言RL学习笔记——蒙特卡洛算法
爱宇小菜涛·2023-12-28 01:16

python怎么算积分_python编程通过蒙特卡洛法计算定积分详解

下面使用蒙特卡洛法计算区间[23]上的定积分：∫(x2+4*x*sin(x))dx#-*-coding:utf-8-*-importnump
weixin_39837867·2023-12-25 00:34

Python算法设计 - 蒙特卡洛法

目录一、蒙特卡洛法二、求圆周率π三、Python算法实现四、作者Info一、蒙特卡洛法蒙特卡洛方法又称统计模拟法，随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法。
小鸿的摸鱼日常·2023-12-25 00:33

【python】用蒙塔卡罗方法的重要性采样估计定积分

前几天在用蒙特卡洛方法估计定积分的时候，发现中文网站上这方面的资料很少，即使有也没有说的很详细，所以这里专门写一篇博文记录自己的学习，仅供大家参考。欢迎指点。
Dongzizhu·2023-12-25 00:31

Python-蒙特卡罗应用

第1关：蒙特卡洛方法求定积分一任务描述本关任务：用蒙特卡罗方法求函数f(x)=（x/25+1/5），在区间[a,b]中定积分。
2301_77962063·2023-12-25 00:30

强化学习--免模型预测与控制

免模型预测与控制强化学习免模型预测与控制免模型预测蒙特卡洛估计时序差分估计时序产分与蒙特卡洛的比较免模型控制Q-learning免模型预测蒙特卡洛估计蒙特卡洛估计方法在强化学习中是免模型预测价值函数的方式之一
无盐薯片·2023-12-23 13:33

bootstrapping简介

蒙特卡洛方法假设f(x)是一个密度函数，F(x)=P(X
小潤澤·2023-12-20 08:55

蒙特卡罗模拟法 —— python

目录1.简介2.实例分析2.1模拟求近似圆周率2.2估算定积分2.3求解整数规划1.简介蒙特卡洛又称随机抽样或统计试验，就是产生随机变量，带入模型算的结果，寻优方面，只要模拟次数够多，最终是可以找到最优解或接近最优的解
笨笨洋～咩·2023-12-17 13:26

房贷背后数学陷阱-蒙特卡洛算法Monte Carlo揭秘断供为何越来越多（硬核收藏）

中国法拍房数量统计预测模型_2023年法拍房数据竟是2023年中国法拍房用户画像和数据分析今早花了2个小时，写了蒙特卡洛算法模拟预测按揭贷款断供概率。先给大家介绍按揭贷款的常用数据。
python机器学习建模·2023-12-17 12:37

python之马尔科夫链（Markov Chain）

马尔可夫链在很多领域都有广泛的应用，包括蒙特卡洛方法、统计物理学、自然语言处理等。
奋进的大脑袋·2023-12-17 06:40
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