MDP 第3页

强化学习中的重要收敛性结论(2)：常见RL算法的收敛性

强化学习的理论基础是MDP（MarkovDecesionProcess），当MDP中的策略π\piπ确定之后，MDP便是最一般的MarkovProcess的形式。

赛亚茂·2023-06-23 02:36

强化学习实践（一）基于MDP策略迭代计算Frozenlake问题

1、策略迭代代码#usePolicyIterationtosolveFrozenlakeproblemimportnumpyasnpimportgym#RunsanepisodeandreturnthetotalrewarddefRun_episode(env,policy,gamma=1.0,render=False):obs=env.reset()total_reward=0step_idx=

Mariooooooooooo·2023-06-21 23:16

强化学习实践（二）基于MDP价值迭代的解FrozenLake问题

1、基于MDP价值迭代的解FrozenLake问题importnumpyasnpimportgymdefrun_episode(env,policy,gamma=1.0,render=False):""

Mariooooooooooo·2023-06-21 23:16

深度强化学习引导的脑网络分析图神经网络

虚线的左侧说明了一个MDP进程的示例。首先，我们

小蜗子·2023-06-20 06:00

python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。在这篇文章中，我介绍了可以在MDP上下文中使用的三种动态编程算法。

·2023-06-19 12:49

《Reinforcement Learning: An Introduction》第4章笔记

Chapter4DynamicProgramming动态规划（DynamicProgramming，DP）是一类在给定完备环境模型的MDP后用来计算最优策略的算法。

beingstrong·2023-06-19 01:08

《Reinforcement Learning: An Introduction》第3章笔记

MDP是序贯决策问题的经典形式化表达，它的动作不仅影响到即时奖励，还会影响后续情景或状态以及其未来的奖励。所以MDP涉及到延迟奖励，并且需

beingstrong·2023-06-19 01:38

强化学习（1）-介绍

目录1.机器学习分类2.强化学习理论知识2.1强化学习概述2.2发展历程2.3MDP(马尔科夫决策过程)2.4whyRL？

Sophia$·2023-06-18 11:49

2022蓝桥杯C++B组国赛真题题解

运行限制最大运行时间：1s最大运行内存:512Mdp动态规划，a[i][j][v]

左手的月光·2023-06-15 16:33

09-备份和恢复

晚上备份备份目标位置2.日常备份检查日志,备份的内容,备份大小3.定期恢复演练我们建议,每半年做一次.4.故障时的恢复快速准确恢复数据.5.平台数据迁移同构平台异构平台2.备份工具介绍1.介绍mysqldump(MDP

UncleZ_strive·2023-06-15 11:43

论文解读 | 基于蒙特卡罗树搜索的触觉目标识别主动末端执行器姿态选择

具体来说，该算法将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），并通过观察和动作来优化策略。该算法的核心思想是，连续触觉特征与机器人之间的运动相关联。本地特征不是唯一的，会在对称部位和相似曲率处重复。

BFT白芙堂·2023-06-14 17:07

第十二篇：强化学习SARSA算法

zhenguo)今天强化学习第二十篇：强化学习SARSA算法1历史SARSA（「State-Action-Reward-State-Action」）算法是一种经典的强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP

算法channel·2023-06-14 06:48

第八篇：强化学习值迭代及代码实现

你好，我是郭震（zhenguo）前几天我们学习强化学习策略迭代，今天，强化学习第8篇：强化学习值迭代值迭代是强化学习另一种求解方法，用于找到马尔可夫决策过程（MDP）中的最优值函数。

算法channel·2023-06-09 16:50

2018-12-06

样本挂买卖单失败率，时间延迟及错误率N用户查看当前委托、历史委托，90%，95%，99%样本失败率，时间延迟N用户查看历史成交90%，95%，99%样本失败率，时间延迟硬件配置服务器名称数量CPU内存带宽(Mb)MDP1

Sarcy·2023-04-18 19:41

强化学习之蒙特卡罗（MC）、动态规划（DP）、时间差分（TD）

强化学习笔记1.马尔可夫决策过程(MDP)1.马尔可夫性质2.马尔可夫过程3.马尔可夫奖励过程(MRP)4.马尔可夫决策过程(MDP)2.蒙特卡罗（MC）、动态规划（DP）、时间差分（TD）1.蒙特卡罗

android 小白星·2023-04-18 01:40

Sym-NCO: Leveraging Symmetricity for Neural Combinatorial Optimization 学习笔记

文章目录摘要零、一些基础1.InvariantRepresentation一、介绍高性能问题不可知论架构不可知论二、组合优化马尔可夫决策过程中的对称性0.基础1.组合优化马尔可夫决策过程状态动作奖励2.CO-MDP

好奇小圈·2023-04-09 12:52

深度学习和强化学习（三）蒙特卡洛方法和时序差分方法

这时需要使用蒙特卡洛方法动态规划法中，强化学习的两个问题里模型状态转化概率矩阵P始终是已知的，即MDP已知，对于这样的强化学习问题，我们一般称为基于模型的强化学习问题。不基于模型的强化

循梦渡·2023-04-06 14:55

强化学习基础篇（二十七）Model-free控制

1、预测与控制预测与控制的区别在于：预测问题中是输入一个MDP以及一个策略，然后输出基于当前策略的价值函数。控制问题是MDP，然后输出最优价值函数以及最优策略。

Jabes·2023-04-06 08:05

E. Yet Another Array Counting Problem

分析：想到了找最大值所在的位置分治，但一直不懂n*mdp[maxn],pre[maxn];inttable1[maxn][maxlog];voidppre(){for(intst=1;(1=a[table1

chmpy·2023-04-03 22:42

【AI】浅析马尔可夫家族（MC, HMM, MDP, POMDP, MOMDP）

【AI】浅析马尔可夫家族（MC,HMM,MDP,POMDP,MOMDP）1马尔可夫（Markov）的前驱知识点马尔可夫性：又被称之为“无后效性”，即系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关个人解读

桥苯环萘我老婆·2023-04-02 17:43

2020年中-职场升职记1

劣势：基础薄弱掌握当前职级能力设立新职级为目标工作方向调整：Optimus回MDP事情要了解清楚、说明白、写完看得懂优势：积极主动性执行力强团队可学习资源丰富团队时间自由团队有人辅导

什千·2023-03-30 19:06

[RL]On-Policy蒙特卡洛控制

On-Policy蒙特卡洛一、导入库二、MDP三、On-Policy蒙特卡洛控制一、导入库fromtypingimportDict,List,Optional,Tupleimportdataclassesimportnumpyasnp

是土豆大叔啊！·2023-03-30 10:33

android（drawable文件夹）图片适配

比如在一个中等分辨率的手机上，Android就会选择drawable-mdpi文件夹下的图片，文件夹下有这张图就会优先被使用，在这种情况下，图片是不会被缩放的；但是如果没有在drawable-mdp

半生黑豆·2023-03-28 06:42

Spring Boot “内存泄漏”？看看美团大牛是如何排查的

来自：美团技术团队链接：8rr.co/38Kh为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于SpringBoot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。

码农小光·2023-03-21 22:13

OpenAI的ES算法以及变体

paperEvolutionStrategiesasaScalableAlternativetoReinforcementLearning摘要：我们探索使用进化策略（ES），一类黑盒优化算法，作为流行的基于MDP

臻甄·2023-03-19 00:57

Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结

背景为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于SpringBoot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。

java成功之路·2023-03-16 15:20

自动驾驶决策概况

基于规则的决策算法2.1.1决策树2.1.2有限状态机（FSM）2.1.3基于本体论（Ontologies-based）2.2基于统计的决策算法2.2.1贝叶斯网络（BN）2.2.2马尔可夫决策过程（MDP

yuan〇·2023-03-12 09:18

笔记01-Q-learning

文章链接PS:插播一个RL信息(You’llseeinpapersthattheRLprocessiscalledtheMarkovDecisionProcess(MDP).)对比MonteCarlo和

up_soul·2023-03-11 02:39

osx安装mpd和ncmpcpp

简介mdp是一款开源的音乐播放软件,全名为mediaplayerdaemon,从字面意思理解,就是一个后台播放进程.不同于传统的音乐播放软件集成了播放解码和界面,mpd只是一个后台播放进程,需要单独的客户端程序与

alps2006·2023-03-10 20:46

UESTC人工智能期末复习

UCSGreedySearch⚠A*SearchPart2对抗搜索AdversarialSearchMinimaxforZero-SumGames估值函数evaluationfunction⚠αβ剪枝Part3MDP

我不会写BUG·2023-02-21 07:14

强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TC和Q学习、策略梯度、PPO

前言22年底/23年初ChatGPT大火，在写《ChatGPT通俗导论》的过程中，发现ChatGPT背后技术涉及到了RL/RLHF，于是又深入研究RL，研究RL的过程中又发现里面的数学公式相比ML/DL更多，于此激发我一边深入RL，一边重修微积分、概率统计、最优化，前者成就了本篇RL极简入门，后者成就了另两篇数学笔记：概率统计极简入门(23修订版)、一文通透优化算法(23修订版)如上篇ChatGP

v_JULY_v·2023-02-16 22:17

电子科技大学人工智能期末复习笔记（二）：MDP与强化学习

目录前言期望最大搜索（ExpectimaxSearch）⭐马尔科夫决策（MDP）——offline（超重点）先来看一个例子基本概念政策（Policy）折扣（Discounting）如何停止循环？

Vec_Kun·2023-02-16 21:50

【强化学习纲要】学习笔记之Markov Decision Processes

【强化学习纲要】学习笔记系列MarkovChain→MarkovRewardProcess（MRP）→MarkovDecisionProcesses（MDP）MDP基本假设：环境是完全可观测的MDP可以用于处理最优控制问题

洌泉_就这样吧·2023-02-06 08:08

【强化学习纲要】学习笔记之Model-free Prediction and Control

【强化学习纲要】学习笔记系列引入model-free模型可以针对未知的MDP问题已知的MDPPolicy和Reward都是exposetoagent，因此，可以方便地进行policyiteration和

洌泉_就这样吧·2023-02-06 08:08

gromacs续跑

先在初始的.mdp文件里更改模拟时间nsteps，用grompp重新生成.tpr文

昌南何许人·2023-02-05 16:00

[论文]基于强化学习的无模型水下机器人深度控制

基于强化学习的无模型水下机器人深度控制摘要介绍问题公式A.水下机器人的坐标框架B.深度控制问题马尔科夫模型A.马尔科夫决策B.恒定深度控制MDPC.弯曲深度控制MDPD.海底追踪的MDP通过RL解决MDP

如果我变成回忆l·2023-02-03 19:45

第2章马尔可夫决策过程

2.1马尔可夫决策过程（上）MarkovDecisionProcess（MDP）MarkovDecisionProcesscanmodelalotofreal-worldproblem.ItformallydescribestheframeworkofreinforcementlearningUnderMDP

程序员小勇·2023-02-03 16:22

多目标追踪笔记九：Learning to Track: Online Multi-Object Tracking by Decision Making

贡献：将在线mot问题表述为马尔可夫决策过程(mdp)中的决策问题,其中一个对象的生存周期是用mdp建模的。学习数据关联的相似功能相当于学习mdp的决策过程。而这种决策的

ronales·2023-02-02 17:41

fjy2035·2023-02-02 15:16

【强化学习纲要】3 无模型的价值函数估计和控制

【强化学习纲要】3无模型的价值函数估计和控制3.1回顾MDP的控制3.2Model-freeprediction3.2.1MonteCarlopolicyevaluation3.2.2TemporalDifference

Wwwilling·2023-01-28 17:00

强化学习、深度强化学习和基于内在动机的深度强化学习

无监督学习之外的另一机器学习范式,通过设置反映目标任务的奖励函数,驱动智能体在与环境的交互与试错中学习能使累计收益最大化的策略.强化学习一般采用马尔科夫决策过程(Markovdecisionprocess,MDP

渣渣zheng·2023-01-24 12:47

二、MDP问题

MDP问题文章目录MDP问题马尔科夫性与马尔科夫奖励贝尔曼方程MDPpolicy简单回忆一下上一篇笔记一、强化学习基础中讲到的agent与environment交互的过程：当环境environment处于某个状态

温酒煮青梅·2023-01-20 15:04

强化学习实战之Bellman期望方程

MDP：BellmanExpectationEquationMDP理论介绍有了之前的理论经验我们现在可以通过一个编程实例来体会Bellman期望方程了。

葛萧艾·2023-01-20 15:04

【强化学习纲要】2 马尔科夫决策过程

【强化学习纲要】2马尔科夫决策过程2.1MDP2.1.1马尔科夫链(MarkovChain)2.1.2马尔科夫奖励过程(MRP)2.1.3马尔科夫决策过程（MDP)2.2MDP中的价值函数2.2.1Bellmanexpectationequation2.2.3BackupDiagramforVπV

Wwwilling·2023-01-20 15:32

贝尔曼方程讲解

网格世界示例如下：贝尔曼方程在这个网格世界示例中，一旦智能体选择一个动作，它始终沿着所选方向移动（而一般MDP则不同，智能体并非始终能够完全控制下个状态将是什么）可以确切地预测奖励（而一般MDP则不同，

智能学习者·2023-01-20 15:02

强化学习过程笔记（二） MDP 马尔可夫决策过程、贝尔曼等式详解

MarkovProcess&Markovchain马尔可夫过程及马尔科夫链如果一个状态是符合马尔可夫的，那就是说一个状态的下一状态只取决于它当前的状态，而跟它之前的状态都没有关系。MarkovRewardProcess马尔可夫过程加上一个奖励函数便构成了马尔可夫奖励过程这里我们进一步阐述和温习一些概念及定义。Horizon指一个回合的长度（每个回合的最大时间步数），它由有限个步数决定的Return

Joey Jo·2023-01-20 15:01

迭代法求解贝尔曼期望方程的数学证明

强化学习的核心是用迭代法求解马尔可夫决策过程（MDP）的贝尔曼期望方程（BellmanOptimalityEquation）：V(s)=Rs+γ∑s′∈SPss′V(s′)V(s)=R_s+\gamma

leelee6591·2023-01-20 15:00

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 3

在中文版中，马尔可夫决策过程是一类问题，书中使用的缩写是MDP。而在英文版中，常用的表述为MDPs或者aMDP，翻译成中文分别是马尔可夫决策过程和一个马尔可夫决策过程。

会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:03

Reinforcement Learning: An Introduction Second Edition - Chapter 4

4DynamicProgramming动态规划（DynamicProgramming，DP）是一类优化方法，给定一个MDP的完整模型，其可以计算最优策略。实际上，本书后面的方法，都是对DP的一种近似。