16、智慧城市的机器学习方法

智慧城市的机器学习方法

1. 机器学习模型概述

1.1 强化学习

强化学习旨在提高和增强其长期累积奖励，同时利用已知的行动。它常用于数据处理、机器人技术和不同的工业自动化领域。

1.2 马尔可夫决策过程

这是一种数学上的离散时间随机过程，能提供更好的解决方案，其转移和奖励是变化的。

1.3 动态规划

动态规划是一种将复杂工作分解为小问题的重复方法，遵循基于模型的方法，可用于自上而下和自下而上的方式。它的应用包括背包问题、最长公共子序列、数学优化问题、时间共享和可靠性设计问题等。其操作步骤如下：
1. 问题分解 ：将复杂问题按阶段分解为多个子问题，每个小部分为一个阶段。
2. 确定状态 ：明确每个子问题对应的状态，状态变量用于在每个阶段做出决策。
3. 阶段决策 ：在每个阶段做出最优决策。
4. 制定策略 ：找到在每个阶段做决策的规则，如果是全局最优，则该策略为最优策略。

1.4 深度 Q 网络（DQN）

DQN 使用神经网络来估计 Q 值函数的近似值。Q 学习是最广泛采用的时序差分（TD）算法，通常将值存储在表或查找矩阵中。但在处理大量行动和相关空间时，访问和估计所有不同状态的值会有问题，而 DQN 利用函数逼近克服了泛化问题，使用 Q 学习更新规则来训练网络。操作步骤为：
1. 构建神经网络 ：用于估计 Q 值函数。