POMDPy: Python 中的离散动作/状态 POMDP 实现

POMDPy: Python 中的离散动作/状态 POMDP 实现

POMDPy POMDPs in Python. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/POMDPy

POMDPy 是一个开源项目，它提供了一个用于在 Python 中实现离散动作/状态部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的框架。该项目使用的主要编程语言是 Python。

项目基础介绍

POMDPy 项目旨在为研究人员和开发者提供一个灵活的、可扩展的工具，以方便地在 Python 中实现和测试 POMDP 算法。POMDPs 是一类决策过程，其中智能体不能完全观察到其所在环境的状态，但可以通过观察来推断。POMDPy 项目的目标是为这些类型的决策问题提供一个易于使用的框架。

核心功能

POMDPy 的核心功能包括：

• 支持离散动作、状态和观察的定义。
• 提供了多种求解器，包括 POMCP（基于蒙特卡洛树搜索的求解器）、值迭代和线性值函数近似。
• 包含了用于测试和演示的示例环境，如 RockSample 和 Tiger。
• 提供了模型定义和信念状态更新机制的模块。
• 支持使用 TensorFlow 进行线性函数近似。

最近更新的功能

根据项目的最新提交记录，以下是一些最近更新的功能：

• 对项目依赖的更新，包括 numpy、matplotlib、scipy 和 tensorflow 等库。
• 对示例环境 RockSample 的配置文件进行了调整，以便更好地匹配 Silver 等人的实现描述。
• 增加了对线性值函数近似算法的优化，包括学习率和正则化参数的调整。
• 在算法实现中对 e-greedy 动作选择策略进行了改进，以鼓励早期训练中的探索行为。

这些更新旨在提高 POMDPy 的性能和易用性，同时为研究人员提供更多的灵活性和控制能力。

POMDPy POMDPs in Python. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/POMDPy