我有一个Learning algorithm, 但不会编程，恳请高人教导！

sun_kenny

对这个算法最直观的理解是这样的：

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。
  v* x7 U/ o4 @3 a1 p
以下是对编程有用的具体的算法：

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]]。
4 O8 s. m9 P/ c- N% H
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。
, x- ]- P3 X: K) x, K# G1 M
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：
( _. h* f( `" ^  B+ Z
2 a- y6 n6 K- D3 s6 D      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
8 k) b1 K& ~0 x% {9 z5 m$ L- f        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
$ q6 g. A; V) i1 B3 e        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
       ]
+ Q* j0 }4 Y5 E6 v% l+ p6 W; r
' _9 }( C( p/ I* V* S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]。

/ p9 Z8 z2 Z  |$ |& 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。
3 W8 w: r5 f! d; Z5 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。
  h) _& v0 J1 }, O$ U6 a% _
- k+ j2 H5 F# v+ ~5 a恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。

这么大一个程序，看来只能靠自己了

再问一个小问题吧：我要跨时间地比较效用（把第一天的效用和第二天的效用相比，假设一个tick就是一天）。不太清楚怎么来实现这种跨越tick的变量比较。

sun_kenny

你倒是启发我了。。。。
3 |" H0 d  t6 l: X, d2 }/ z* t$ B+ ^
4 I  n' T6 {9 t& M8 V, n我可以自己定义一个reporter，input就是第几个tick，output就是那个tick时的效用

但是程序又不会写了~汗