|
|
5仿真币
对这个算法最直观的理解是这样的：
" ]# V2 [6 G) A& C" H
: [+ E. _6 Z: T+ o- r& A# A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。
1 I8 R( O) p4 o& W6 Q, x% u
7 K. E/ M6 P, Q2 d: S+ {% d以下是对编程有用的具体的算法：* }! a$ H; [' M$ E$ ?' G; A
& j& f' z! Y) d; Q# J
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]]。( T/ d* c7 T! x* _2 z$ U
! X* e7 R! K5 [) V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。0 ?1 v7 h- v' j3 w) o1 G! ^. S
; b1 \" k) D; g
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 L- M6 I1 R* X. G$ a
. B5 O J: U, r! s7 Y: v
[ [0 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
$ d2 |7 x0 ?$ j/ M. P [0 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
) T8 S* l* K9 v ^: t9 Q7 w+ S& l [1 0] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]
5 m, q6 b. [* a9 n [1 1] -> [0.25 0.25 0.25 0.25]" n4 V, ?$ T3 ~% @. U6 Y5 [# z
]' k/ e. ^" E2 w) {
( C" u' [; `* o. y5 X1 a1 }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]。
) |/ S% y2 Z6 n! L0 m; O3 L, F
0 L0 r/ M' a( {" b0 W R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。
* ?5 w' [( X2 G+ j+ X( @/ f9 r; ^4 s" @' z `! D9 Y9 H
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。
% V! c; w0 P7 f* f' Y4 i- } g: t) @
恳请高人教导！ |
|
发表于 2008-6-7 13:39:29
楼主