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。

( [7 A. q! K6 g& {& x' x以下是对编程有用的具体的算法：
/ h& [+ b/ X* O/ z2 ]
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]]。

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。

' [/ w2 {* f% I& J- `% W6 e) k- U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：
3 Q9 v, `  j" y  ]
5 w4 s8 V1 K% _7 n" s: n  S      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
; r5 ?0 Y( |( N7 y5 x6 g0 O5 q        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
' Z" K5 F' K4 Y$ P       ]
9 S) M3 J, y% A: d$ \- A+ S- r
: C0 |/ V2 U; E% i$ \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]。
/ w0 h  z6 J# Q
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。

( K9 B2 U# j/ L, b- ~( [) w+ j& f; L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。

7 K: h) u  ]7 Y2 D4 z* `恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
/ V) q* U3 x6 J. B7 c2 t9 a, ^# C/ _
, H( h% ^, x% a. H7 C2 U这么大一个程序，看来只能靠自己了
" ?4 b, z! \* f  m/ l
  {: M+ _+ K3 U7 S; }7 g9 |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。。。。

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
; p! `/ x3 S" G$ a6 R4 N# H
. }. h( p, V5 ]/ I6 l" b但是程序又不会写了~汗