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：
$ Z8 ?  R4 ~" }
+ o: L4 `. j# ]5 H& ~* r7 I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 L: b) {$ [# e8 t9 ?/ ~4 Z4 H
以下是对编程有用的具体的算法：
! v" y/ X) t& _" Q; T6 N
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]]。

2 X6 Q) b) z* b( \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。

3 J1 ~4 R0 Y* j; s/ z; w2 `6 l8 w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：
7 D8 B0 H! \$ p) G  [0 B* A0 a
      [ [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]
  B5 x; f* v9 G. R& B        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
- S) p. O4 I0 p( ]1 b# m       ]
6 i0 i3 a- ]! r* T
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]。
% e+ I/ [/ F$ d+ H) i2 |. P6 Q! e; `
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。
' f: f2 C+ t6 M$ ?  n9 L
6 s4 h& }3 H$ `: f% G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。

恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
5 O6 I6 e  n5 c% P
这么大一个程序，看来只能靠自己了

" k- Z( i" |3 S9 [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

7 k0 a5 ^( G$ C: O- _但是程序又不会写了~汗