强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）来描述，具体而言：机器处在一个环境中，每个状态为机器对当前环境的感知；机器只能通过动作来影响环境，当机器执行一个动作后，会使得环境按某种概率转移到另一个状态；同时 ...

2024年12月17日 · 在强化学习领域，马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）是一个基础模型，它描述了一个智能体与环境交互的过程，其中未来状态只依赖于当前状态而与过去的状态无关。然而，在许多实际问题中，智能体无法...

2023年2月10日 · 通过实践马尔可夫决策过程(mdp)，学生将实现并应用价值迭代算法、策略迭代算法、q-学习及其变体——近似q-学习，最后运用这些算法改善了《吃豆人》游戏ai的表现。

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process MDP）是增强学习（Reinforcement Learning）的理想数学模型。 这篇文章目的是简单介绍MDP的关键概念和数学模型。 智能体和环境的交互做决策的个体叫做智能体(Agent)，智…

2024年12月18日 · 马尔科夫决策过程（mdp）是一个用来解决带有不确定性和动态性的决策问题的数学模型。 除了 部分可观测马尔科夫决策过程 （POMDP）之外，还有许多其他类型的 MDP 变体，它们在不同的假设和应用场景下对标准 MDP 做了扩展或修改。

Crafted from Durable Medium-Density Particle Board and Solid Wood. Beautiful Freestanding Stand with an Open Shelf, a Cabinet Door, and a Flip Down Door. Fits Up to 32-Inch TVs. A Perfect Piece in the Living Room or Bedroom.

2025年1月8日 · 这个模型就叫做「部分可观测马尔可夫决策过程」 (Partially Observable Markov Decision Process，POMDP)，所谓「部分可观测」，指的是智能体无法直接获取环境的真实状态，只能通过观测（observation）来推断。 反映在上面这张图上， z_ {t}\ 是环境的真实状态，但智能体看不到，它只能看到 o_ {t}\，也就是它对环境的观测。 这很容易类比到生活的场景，比如我们开车的时候，你通过导航信息和眼镜的观察（o_ {t}\）来获取部分道路信息（z_ {t}\），并以此 …

2024年4月3日 · MDP（Markov Decision Process，马尔可夫决策过程）五元组是用来完全描述一个马尔可夫决策过程的基本组成部分，它是一个形式化的数学模型，用于解决强化学习环境中的决策问题。

2022年3月20日 · 能量最小化的算法主要有2种，steep和cg，cg更适合找到极小值，但是如果离极小值太远可能优化不成功，所以能量最小化通常的流程是先用steep使能量接近极小值，然后cg达到极小值。 一般情况下，能量最小化需要注意的参数是emtol，默认是10，能量最小化过程中，如果Fmax小于这个值，能量最小化停止。 通过设置emtol，可以在合适的位置把steep换成cg，总体效率更高。 只修改integrator可能会出错，因为很多参数是绑定在一起的，需要同时修改， …