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：
, m5 m/ [5 D! V1 H; M: V
7 o" M% h" K% s' {* H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 g% X6 P1 ^1 l% C1 w" C# N# K& o# O
) X4 A9 @/ N. U& N( a2 G) D6 t以下是对编程有用的具体的算法：
5 Z5 W8 v/ e* @
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 F3 G# s) x% N9 q* V6 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。
% G4 G7 C+ V: p/ _- t1 ?
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：

# X  J+ B' w4 V- Q8 p+ m# E      [ [0 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
% `$ ^, T: ]5 Y: Q. o. N        [0 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
/ g5 Q( }3 Y# v7 Y% t9 u9 |: P        [1 0]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
        [1 1]  ->  [0.25 0.25 0.25 0.25]
       ]

/ }$ |; V+ p) G1 f6 d4 ~* c) H* ~( L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]。

6 W7 u5 ]) ]5 o3 Y& A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。
7 k" f+ V8 A: k# ]
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。

0 `4 v  y  N1 H$ k* L; q, J恳请高人教导！

sun_kenny

晕~鄙人本来就没什么编程经验。。。。
7 b$ K1 L0 `3 X" d; `' f: e
% b2 o7 n# b' r) z0 O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。。。。
7 ~5 g" L5 a/ j1 v6 w- |0 u6 ~
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

) U* ~. C: T* ]但是程序又不会写了~汗