AI学习笔记——强化学习之动态规划(Dynamic Programming)解决MDP(1)

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举个简单的例子,女亲戚亲戚大家想在衣帽间中找到最搭的穿戴(衣服,帽子,鞋子,首饰。。。)。这是一有几个僵化 的问題,就说 亲戚亲戚亲戚大家不需要 把你这个问題分解成互相重叠的小问題,比如,找到最佳搭配的鞋子和裤子。最佳搭配的裤子和衣服,最佳搭配的衣服和首饰等等。。。将哪几种搭配打完分就说 ,你自然就会找到最佳搭配的(得分最高的)衣服,裤子,帽子,鞋子和首饰了。

在用动态规划正确处理MDP问題的就说 需要 用到就说 提到的Bellman公式,将会用Bellman公式1.预测v函数(清况 值函数),2.通过价值迭代(Value iteration)求最优MDP 3. 通过策略迭代(Policy Iternation)来求得最优MDP。哪几种内容将装进下一篇文章中介绍。

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动态规划的本质是将僵化 大问題分解成,相互重叠的简单子问題,求到子问題的的最优解,就说 将哪几种最优解组合起来就说 大问題的最优解。

【算法学习笔记】之动态规划

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能用动态规划正确处理的问題需要满足一有几个条件,第一是不需要 拆解成子问題,第二哪几种子问題需不需要 相互重叠,MDP就满足你这个有几个条件。

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