迷宫寻宝问题是指玩家和宝藏在同一个有限空间中，但宝藏和玩家并不在同一个位置，玩家可以上下左右移动，找到宝藏即游戏结束，在迷宫寻宝中要解决的问题是玩家如何以最小的步数找到宝藏。本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝问题，将其形式化为一个MDP问题，然后分别使用策略迭代和值迭代两种动态规划方法进行求解，得到问题的最佳策略。
动态规划是一个相对比较简单些的内容。因为在这部分会假设智能已经知道关于该环境的所有信息，即完全了解 MDP，而不需要和环境互动后才知道。所以智能体知道该环境是如何决定下一状态以及如何决定奖励的。动态规划所要解决的问题就是智能体知道了环境的所有信息后，如何利用这些信息找出最优策略。
策略迭代是马尔可夫决策过程（MDP）中的一种求解方法，当然也是强化学习常用求解方法。
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注
强化学习读书笔记 - 04 - 动态规划 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的，先看看这里： 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 动态规划(Dynamic Programming) - 计算最优策略的一组算法。 策略 强化学习的一个主要目的是：找到最优策略。 我们先要明白什么是策略？ 策略告诉主体(ag
:考虑如上图所示的4 * 4的方格阵列,我们把它看成一个小世界.这个世界有16个状态,图中每一个小方格对应一个状态,依次使用0-15标记他们.图中状态0和15分别位于左上角和右下角,是终止状态,用灰色表示.
在强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)中，我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度，这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题。
本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾)，将其应用于基本的强化学习方法。我将重点介绍的方法是"价值迭代"和"策略迭代"。这两种方法是Q值迭代的基础，它直接导致Q-Learning。
本章将开始介绍「强化学习」与适应性控制。在监督学习中，对于训练集我们均有明确的标签，算法只需要模仿训练集中的标签来给出预测即可。但对于某些情况，例如序列性的决策过程和控制问题，我们无法构建含有标签的训练集。即无法提供一个明确的监督学习算法来进行模仿。
【磐创AI导读】：本篇文章是深度强化学习专栏的第二篇，讲了第三节有模型的强化学习，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：深度强化学习（DRL）专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程 （MDP）的理想模型 ，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。
上一次分享了十个问题认识MDP，强化学习的目的是要找到一个策略π，使得累积回报的期望最大。这次和大家分享如何在MDP下做决策以及如何得到各个状态对应不同动作下的v值。如果想详细学习的可前往“参考”中的链接。
本文介绍了模型相关的强化学习，包括马尔科夫决策过程、策略迭代、价值迭代等概念。以机器人找金币问题为例子，介绍了如何使用这些算法进行强化学习。最后，介绍了强化学习的总结性结尾，包括策略迭代和价值迭代等算法，以及它们在机器人找金币问题中的应用。
动态规划（dynamic programming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决的子问题的答案，在求解目标问题的过程中，需要这些子问题答案时就可以直接利用，避免重复计算。本章介绍如何用动态规划的思想来求解在马尔可夫决策过程中的最优策略。
动态规划（DP）是指可以用于在给定完整的环境模型作为马尔可夫决策过程（MDP）的情况下计算最优策略的算法集合。DP的核心思想就是使用value function作为依据，指导policies的搜索过程。上一次我们讨论到，一旦找到满足Bellman最优方程的最优值函数v*或q* 我们就可以获得最优策略，而DP算法做的事情就是把这些bellman functions转变成优化value functions近似值的更新规则。
在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。在这篇文章中，我介绍了可以在MDP上下文中使用的三种动态编程算法。为了使这些概念更容易理解，我在网格世界的上下文中实现了算法，这是演示强化学习的流行示例。在开始使用该应用程序之前，我想快速提供网格世界上后续工作所需的理论背景。
选自arXiv 作者：Alexandre Attia、Sharone Dayan 机器之心编译 参与：Panda、黄小天、蒋思源 模仿学习是学习器尝试模仿专家行为从而获取最佳性能的一系列任务。目前主流方法包括监督式模仿学习、随机混合迭代学习和数据聚合模拟学习等方法。本论文全面概述了当前的模拟学习算法及其收敛性保障，有助于读者深入了解这一领域。 模仿学习（Imitation Learning）背后的原理是是通过隐含地给学习器关于这个世界的先验信息，就能执行、学习人类行为。在模仿学习任务中，智能体（agent）
强化学习可以视为一个四元组，分别表示状态、动作、状态转移和奖赏。有模型学习是指这个四元组均为已知的情况，此时，我们可以在机器上模拟出与环境相同或近似的状况，显然，这是一种最简单的情形。 有模型学习
强化学习大家这几年应该不陌生，从AlphaGo到AlphaZero让大家见识到了强化学习的力量。我们今天给大家介绍一个在强化学习中核心思维马尔可夫决策过程（MDP）。马尔科夫决策过程是基于马尔科夫论的随机动态系统的最优决策过程。它是马尔科夫过程与确定性的动态规划相结合的产物，故又称马尔科夫型随机动态规划，属于运筹学中数学规划的一个分支。今天我们给大家介绍下马尔可夫决策过程中用到一些算法以及这些算法在R语言中如何实现的。
读书笔记: 博弈论导论 - 04 - 完整信息的静态博弈 理性和公共知识 理性和公共知识 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 纯策略中的优势(dominance) 数学表达: 除了玩家i以外所有玩家的策略集合 : 所有人的所有策略组合。 : 除了玩家 以外，所有人的所有策略组合。 : 所有人的一种策略组合。 : 除了玩家 以外，所有人的一种策略组合。 引进 和 是为了 通过看玩家i以外的
你有多久没听过测试策略这个词了？它就像个走失的小孩，慢慢迷失在快速迭代的敏捷潮流中。曾何几时，测试策略是测试活动的重要一环，它指导着整个测试活动的开展，是高阶测试人员必备的技能。今天，我们来聊聊这个被逐渐忽略的测试技能。
主动学习(AL)是一个迭代反馈过程，其能迭代性的从化学空间中识别有价值的数据，从而实现以较少的有标签数据高效的完成对空间的探索和开发。AL的这一特性正好与药物发现过程中所面临的探索空间不断扩大和有标签数据存在缺陷等问题互补，因此，AL已经被广泛的用于药物发现领域以推动药物发现的进程。最近，曹东升教授课题组和曾湘祥课题组在Drug Discovery Today上发表了一篇综述“The Present State and Challenges of Active Learning in Drug Discovery”，这篇综述首先介绍了AL工作流，然后对AL在药物发现领域中的应用进行了全面且系统的回顾，最后总结了AL在药物发现领域的研究现状和研究前景，具体见下文。
最近我们被客户要求撰写关于MDP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题
此种情况，在压力场景的上行周期中，所有虚拟用户根据压力场景设置的策略全部依次运行。压力场景的上行周期过后，进入虚拟用户运行的稳定期，因为此时第一个运行的虚拟用户尚未退出迭代。当第一个运行的虚拟用户退出迭代时，即进入运动期。在运动期中，会不断的有虚拟用户上线和下线，此起彼伏，但当前运行的总虚拟用户数与总虚拟用户数接近，实际中会有所偏差，偏差的数量与压力场景步长的设定以及脚本的睡眠时间有关。当场景设置的步长为0时，运动期的时间等于压力场景的上行周期，因为当步长设置为0时，意味着虚拟用户一上线便下线，这与他们上行的速率相等。运动期后，便又进入稳定期，因为运动其第一个运行的虚拟用户尚未退出迭代。如果结束时间点落在稳定期时，虚拟用户不会立即停止迭代，而是等到下一次的运动期时才会陆续退出运行。如果结束时间点落在运动期，当有虚拟用户退出迭代时，便将该用户下线，不会再进入下一次的迭代，因为运动期时刻都有用户上线下线，所以虚拟用户会按照压力场景设置的退出策略全部退出迭代。
悬崖寻路问题（CliffWalking）是强化学习的经典问题之一，智能体最初在一个网格的左下角中，终点位于右下角的位置，通过上下左右移动到达终点，当智能体到达终点时游戏结束，但是空间中存在“悬崖”，若智能体进入“悬崖”则返回起点，游戏重新开始。本案例将结合Gym库，使用Sarsa和Q-learning两种算法求解悬崖寻路问题的最佳策略。
图 2.1 介绍了强化学习里面智能体与环境之间的交互，智能体得到环境的状态后，它会采取动作，并把这个采取的动作返还给环境。环境得到智能体的动作后，它会进入下一个状态，把下一个状态传给智能体。在强化学习中，智能体与环境就是这样进行交互的，这个交互过程可以通过马尔可夫决策过程来表示，所以马尔可夫决策过程是强化学习的基本框架。
定义迷宫的奖励矩阵，它是二维数组，维度含义：[num_states][num_actions]
本文介绍了马尔可夫决策过程，首先给出了马尔可夫决策过程的定义形式，其核心是在时序上的各种状态下如何选择最优决策得到最大回报的决策序列，通过贝尔曼方程得到累积回报函数；然后介绍两种基本的求解最优决策的方法，值迭代和策略迭代，同时分析了两种方法的适用场景；最后回过头来介绍了马尔科夫决策过程中的参数估计问题：求解-即在该状态下采取该决策到底下一状态的概率。
课程视频：http://open.163.com/movie/2008/1/2/N/M6SGF6VB4_M6SGKSC2N.html
作者：黄娘球 本文约1600字，建议阅读5分钟本文澄清易混淆基础概念、推导公式为主，回顾强化学习基础知识。
经典教材Reinforcement Learning: An Introduction 第二版由强化领域权威Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 完成编写，内容深入浅出，非常适合初学者。本篇详细讲解第四章动态规划算法，我们会通过Grid World示例来结合强化学习核心概念，用python代码实现在OpenAI Gym的模拟环境中第四章基于动态规划的算法：策略评价（Policy Evaluation）、策略提升（Policy Improvment）、策略迭代（Policy Iteration）、值迭代（Value Iteration）和异步迭代方法（Asynchronous DP）。
作者 | Thomas Anthony、Robert Nishihara、Philipp Moritz、
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行为型模式共十一种：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代器模式、解释器模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式。 分两篇文章总结，本篇主要涉及到的设计模式是：
值迭代是强化学习另一种求解方法，用于找到马尔可夫决策过程（MDP）中的最优值函数。
\[ v_{\pi}(s)=\max _{a \in \mathcal{A}} q_{\pi}(s, a) \] 主动改变策略，策略改变之后进行评估 根据q值，从集合A中选a，更新策略\(\pi\)，使新q大于之前一步 \[ q_{\pi}\left(s, \pi^{\prime}(s)\right)=\max _{a \in \mathcal{A}} q_{\pi}(s, a) \geq q_{\pi}(s, \pi(s))=v_{\pi}(s) \] 所以
蚂蚁几乎没有视力，但他们却能够在黑暗的世界中找到食物，而且能够找到一条从洞穴到食物的最短路径。它们是如何做到的呢？ 蚂蚁寻找食物的过程 单只蚂蚁的行为及其简单，行为数量在10种以内，但成千上万只蚂蚁组成的蚁群却能拥有巨大的智慧，这离不开它们信息传递的方式——信息素。 蚂蚁在行走过程中会释放一种称为“信息素”的物质，用来标识自己的行走路径。在寻找食物的过程中，根据信息素的浓度选择行走的方向，并最终到达食物所在的地方。 信息素会随着时间的推移而逐渐挥发。 在一开始的时候，由于地面上没有信息素，因此蚂蚁们的行走
读书笔记: 博弈论导论 - 04 - 完整信息的静态博弈 理性和公共知识 理性和公共知识 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 纯策略中的优势(dominance) 数学表达: 除了玩家i以外所有玩家的策略集合 \[ S \equiv S_1 \times S_2 \times \cdots S_n \\ S_{-i} \equiv S_1 \times S_2 \times \cdots \times S_{i-1} \time
今天分享一篇我研究生期间强化学习中的笔记，主要讲述了策略迭代算法寻找最优策略并帮助机器人飞速找出宝藏，每行代码均有详细注释，对其感兴趣的同学阅读完不妨实现一下。
C++ STL（Standard Template Library）的威力很大程度上源自其丰富的迭代器和算法支持。迭代器提供了一种统一的访问容器内元素的方式，而算法则封装了一系列通用的数据处理逻辑。本文旨在深入浅出地讲解C++迭代器与算法的基本概念、常见问题及避免策略，并辅以代码示例，帮助读者更好地掌握这些核心工具。
自从有了强化学习（RL），AI上能星际争霸，下能雅达利称王，让内行人沉醉，让外行人惊奇。
今天向大家推荐并介绍一篇文章，这篇文章解决的是禁忌搜索算法应用在仿真优化问题时所面临的预算分配问题。文章的作者为同济大学机械与能源工程学院的余春龙助理教授，蒙特利尔大学数学与工业工程学院的Nadia Lahrichi教授，以及米兰理工大学机械工程学院的Andrea Matta教授。
对于集成学习而言，常用的有bagging和boosting两种策略，在之前的文章中，介绍了bagging策略的经典算法-随机森林，本文介绍基于boosting策略的经典分类算法-Adaboost。
第二篇文章是整个强化学习基础知识中最重要的，请大家保持警惕。前面系列一我把马尔科夫奖赏过程的全部内容讲完了，下面开始分析马尔科夫决策过程，写作思路依然是参考Divad Silver强化学习课程ppt,由于本人水平有限，如有问题，欢迎指正，我即时修改，谢谢！ 本文思路：
选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算
对于大规模的产品来说，即使采用敏捷的方式来做，也依然避免不了多个服务集成以及和其他产品集成的过程，这一篇就和大家一起讨论一下在大规模敏捷测试中如何进行SIT（System Integration Testing）集成测试。
选自towardsdatascience 作者：Steeve Huang 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文简要介绍了强化学习及其重要概念和术语，并着重介绍了 Q-Learning 算法、SARSA、DQN 和 DDPG 算法。 强化学习（RL）指的是一种机器学习方法，其中智能体在下一个时间步中收到延迟的奖励（对前一步动作的评估）。这种方法主要用于雅达利（Atari）、马里奥（Mario）等游戏中，表现与人类相当，甚至超过人类。最近，随着与神经网络的结合，这种算法不断发展，已经能够解决更
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