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5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：
0 U4 Z* U! L' w: G
4 R8 A1 g; M$ J( x* b& v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。; g( y d1 K1 X8 `: d
/ i F( v( \8 ?& z6 }# ?以下是对编程有用的具体的算法：7 ~1 n' K! v& U3 z
9 I( o9 b, P, j4 l8 ^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]]。: E9 c9 \4 e( z C: L) m) ^# @2 x
( H$ O; @ K' E" o; N, X9 O% X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。
5 H; C. z( K6 i2 x# z$ S, i
) L0 P+ a6 r* o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：6 U$ ]0 {4 ^1 T- I. W" G
' J. G; P- G* A, P; q) m. G7 |8 e [ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
, ?8 a3 Z* w1 k3 W4 {# C' t" q' E6 ^ [0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]- k/ F1 T; s% p8 u' a2 T6 k
[1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
( u A X1 y% q* _; O. ?( v% | [1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
7 d {/ Y" o& F, _+ R( C ] M1 A' Q1 U/ _0 X; ~, C: ^! Q
# _$ Q* j8 b% J5 s4 u* J" P
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]。
" N: K1 i+ P( v/ [8 W4 K }
$ `0 S* Q- y6 [, R% g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。# l- p3 k0 b7 O: l5 h7 P. O, e* W
4 [5 H' C+ _0 y! H5 K: ?" J6 M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。
, q9 o3 V& ^! U# Q' w3 W, X5 }2 G* T+ L3 @) @
恳请高人教导！ |
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发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主