如果环境存在random，那么问题还能建模成MDP吗？

最新推荐文章于 2024-11-24 23:14:48 发布
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分类专栏： （深度）增强学习 文章标签： MDP 马尔科夫性质 RL 增强学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/79576318
李宏毅老师讲解了在Atari游戏中，即使面对相同的状态，由于actor的行为具有随机性，所采取的动作可能不同。此外，即使采取相同动作，由于游戏本身的随机性，获得的奖励和下一个状态也可能不同。这引发了一个问题：在这种情况下，状态间的转移是否还具有马尔科夫性质？若不具备，则强化学习方法的应用是否会变得较为勉强？

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

李宏毅老师的课程：https://www.youtube.com/watch?v=W8XF3ME8G2I


老师说，对于同一个observation/state（atari game的画面），也不一定会采取相同的动作，因为有些actor是stochastic的，选action有一定随机性，这一点好理解。。。

老师还说，即便actor采取同一个action，得到的reward和next state也不一定一样，因为game本身存在一些randomness。这一点我很早就注意到了，那如果game本身存在randomness，以game的画面为state，state到state的之间的转移还有马尔科夫性质吗？如果没有的话，RL这些方法的应用是不是很牵强？或者说RL只是在randomness的基础上学个平均还不错的policy。



如何使用Python构建强化学习环境？
AI天才研究院
08-15 2010
强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）作为人工智能和机器学习的重要分支，近年来在各个领域都取得了显著的成果。从围棋到机器人控制，从自动驾驶到推荐系统，强化学习的应用范围正在不断扩大。然而，要想成功应用强化学习算法，首先需要构建一个合适的环境，这个环境能够准确模拟实际问题，并为智能体提供学习和决策的平台。自定义环境通常需要实现与OpenAI Gym兼容的接口，以便与现有的强化学习算法和框架集成。状态空间和动作空间的定义奖励函数的设计环境动态的实现特定问题的约束和规则。
环境感知：动态环境建模_（7）.动态环境建模中的不确定性和概率模型
最新发布
zhubeibei168的博客
01-13 1107
动态环境建模中的不确定性是不可避免的，但通过概率模型，我们可以有效地处理这些不确定性，提高系统的鲁棒性和准确性。本节介绍了几种常用的概率模型，包括高斯分布模型、贝叶斯滤波、隐马尔可夫模型和马尔可夫决策过程。这些模型在无人驾驶车辆、机器人导航、无人机群控制和工业自动化等领域都有广泛的应用。通过实际例子，我们展示了如何使用这些模型来处理动态环境中的不确定性问题。在实际应用中，选择合适的概率模型取决于系统的特性和需求。例如，卡尔曼滤波适用于线性系统和高斯噪声，而粒子滤波则适用于非线性系统和非高斯噪声。
MDP建模方法
han_liwei的博客
10-22 336
猜你喜欢”是美团流量最大的推荐展位，位于首页最下方，产品形态为信息流，承担了帮助用户完成意图转化、发现兴趣、并向美团点评各个业务方导流的责任。经过多年迭代，目前“猜你喜欢”基线策略的排序模型是业界领先的流式更新的Wide&Deep模型[1]。考虑Point-Wise模型缺少对候选集Item之间的相关性刻画，产品体验中也存在对用户意图捕捉不充分的问题，从模型、特征入手，更深入地理解时间，仍有推荐体验和效果的提升空间。
Markov模型|马尔科夫家族、MDP建模+PYTHON实现
qq_52373687的博客
12-21 3915
Markov是一个庞大的家族，是有马尔可夫性质（Markov property）的一类概率模型。其中，在马尔可夫过程中，我们考虑一个状态空间，该空间中的每个状态都与一个特定的概率相关。马尔可夫性质指出，在一个随机过程中，在给定当前状态的条件下，未来状态的条件分布只依赖于当前状态，而与过去的状态无关。换句话说，它具有“无记忆”或“无后效性”的特性。这意味着，在马尔可夫过程中，我们可以仅基于当前状态来预测未来的状态。而且，马尔可夫链（Markov Chain）是描述离散时间马尔可夫过程的一种常见形式。
基础阶段（二）——马尔科夫决策过程（MDP）
qq_41959920的博客
09-30 2111
提示：转载请注明出处，若本文无意侵犯到您的合法权益，请及时与作者联系 基础阶段（二）——马尔可夫决策过程（MDP）前言一、马尔可夫模型的子模型1.1 马尔可夫链与马尔可夫性1.2 隐马尔可夫模型（HMM）和马尔可夫决策过程（MDP）1.3 马尔可夫子模型关系二、马尔可夫决策过程（MDP）1.基本定义2.读入数据总结 前言 提示：一个现实问题只有用数学语言描述后，建立了合适的数学模型，才能从工程上找到严谨的解决之道。强化学习也不例外，本文介绍强化学习问题的基本数学模型——MDP 提示：以下是本篇文章正文
全可观测性：马尔可夫决策过程（MDP）
m0_72410588的博客
06-29 551
MDP是用于建模决策问题的一种数学框架，适用于全可观测环境，即智能体在每个时间步长都能完全观察到当前状态。状态集（States, S）：描述系统可能的状态。动作集（Actions, A）：描述智能体在每个状态下可以采取的动作。状态转移概率（Transition Probabilities, P）：描述在状态 ( s ) 采取动作 ( a ) 后转移到状态 ( s’ ) 的概率 ( P(s’|s, a) )。奖励函数（Reward Function, R）
二、Markov 决策过程 (MDP)
晓野豬
09-14 5378
马尔科夫决策过程 (MDP) MDP 是强化学习问题在数学上的理想化形式； MDP 是序列决策的经典形式化表达，其动作不仅影响当前的即时收益，还影响后续的状态以及未来的收益； 情节性任务（Episodic Tasks），所有的任务可以被可以分解成一系列情节，可以看作为有限步骤的任务； 连续任务（Continuing Tasks），所有的任务不能分解，可以看作为无限步骤任务； 马尔可夫性：当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态； 马尔
强化学习：环境模型的建立与利用
AI天才研究院
07-27 519
强化学习：环境模型的建立与利用 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着人工智能技术的飞速发展，强化学习（Reinfo
强化学习Reinforcement Learning研究中的不确定性建模探究
AI天才研究院
10-03 998
强化学习Reinforcement Learning研究中的不确定性建模探究 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍
【深度强化学习】MDP马尔可夫模型求解迷宫游戏
小火龙的博客
11-24 1440
*马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）**是一种用于建模决策问题的数学框架，广泛应用于强化学习、动态规划、控制理论等领域。MDP的核心思想是描述一个智能体如何在一个给定的环境中通过选择动作来最大化其长期回报。
对象建模方法与技术学习笔记（二）
Louis Lee's Blog
08-01 939
对象对象建模方法与技术（二）建立对象模型WHAT IS RUP?Rational统一过程（Rational Unified Process, RUP）是一种软件工程化过程。它提供了如何在开发组织中严格分配任务和职责的方法。它的目标是：按照预先制定的时间计划和经费预算，开发高质量的软件产品以满足最终用户的需求。RUP的生命周期软件生命过程被分解为周期，每一个周期工作在新一代产品上。RUP将周期又划分为
强化学习从入门到放弃（一）基本数学模型MDP
EdiosnMa的博客
08-06 1994
强化学习最本质的数学模型，MDP 强化学习的本质其实就是一个马尔可夫决策过程（MDP），在一个，MDP中最关键的一个公式就是bellman equation： 下面说的是在一个没有action的MRP过程中，一个状态的价值 v(s)v(s)v(s)与当前状态的奖励R(s)R(s)R(s) 和此状态的转移状态V(s′)V(s')V(s′)有关。 对于Bellman equation有三种求解方式： DP，需要知道状态之间的转移概率 Monte-Carlo，蒙特卡洛其实就是不断采样尝试，直到收敛 Tempo
解决复杂决策问题的MDP模型验证方法
AI天才研究院
12-26 1115
1.背景介绍 复杂决策问题(Complex Decision Problems, CDP)是指涉及到多个目标、多个决策者、多个因素和多个不确定性因素的决策问题。在现实生活中，复杂决策问题是非常常见的，例如企业战略规划、政策制定、资源分配、供应链管理等等。为了解决这些复杂决策问题，人工智能科学家和计算机科学家们开发了许多方法和技术，其中Markov决策过程(Markov Decision Proc...
强化学习基础学习系列之MDP
foreverkeen
09-20 6350
在看david silver的强化学习课程，顺便做做笔记，作为回顾复习，有些内容加上了自己的理解，不正确的话还望指出。 下面用到的图片均来自课程中的ppt，就不一一说明了，课程链接：http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Home.html，优酷上有中文翻译的：http://v.youku.com/v_show/id_XMjcwNDA5NzIwOA
VRP_用MDP建模_20241015
weixin_44253237的博客
10-15 1103
由图可知，显然实验效果十分差。需要进行改进。
MDP总结
qq_32304107的博客
06-24 8043
MDP总结 强化学习建模 强化学习问题可以下图来表示： 上面右图中的大脑代表执行强化学习算法的个体（Agent、或称为代理）。个体通过强化学习算法计算出一个适合当前状态的动作AtA_tAt​。地球代表强化学习问题中涉及的环境，它有自己的状态模型。个体在状态St=sS_t=sSt​=s下选择动作后，环境状态从St=sS_t=sSt​=s转移至St+1=s′S_{t+1}=s'St+1​=s′，同时个体获得采取动作AtA_tAt​后的即时奖励Rt+1R_{t+1}Rt+1​（注：Rt+1R_{t+1}R
MDP中常用的概率分布
天才男孩的博客
04-01 705
马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP) 在MDP中有一些常用的随机策略 [1]. 贪婪策略 贪婪策略是一个确定性策略，即只有在使得动作值函数最大的动作处取概率1，选其他动作的概率为0 其中 π∗(a∣s)={1,if a = arg⁡max⁡a∈Aq∗(s,a)0,otherwise\pi ^*(a|s) = \begin{cas...
一 深入浅出强化学习原理入门（模型问题）
傲娇刺客123
09-19 4979
机器人找金币 问题：Traceback (most recent call last):   File "<stdin>", line 1, in <module>   File "/home/tofugan/gym/gym/envs/registration.py", line 167, in make     return registry.make(id)   Fi...
马尔可夫决策MDP)
12-27
### 马尔可夫决策过程 (MDP) 概念 马尔可夫决策过程是描述强化学习问题环境中的一种形式化框架，适用于环境完全可观测的情况。这种模型在马尔可夫过程中引入了动作的概念，在此基础上进一步发展成为带有奖励机制的过程——即马尔可夫奖励过程，最终形成了能够处理行动选择的马尔可夫决策过程[^1]。 在一个标准的 MDP 中，系统被建模为一个五元组 \(<S,A,P,R,\gamma>\)，其中： - **\(S\)** 是有限状态集合； - **\(A\)** 表示可用的动作集合； - **\(P(s'|s,a)\)** 定义了给定当前状态下执行某个特定行为转移到下一个可能状态的概率分布； - **\(R(s,a,s')\) 或者简化成 \(R_a(s)\)** 描述的是即时奖励函数，反映了采取某项操作后所获得的好处或代价； - **\(\gamma \in [0, 1]\)** 称作折扣因子，用于衡量未来回报的重要性相对于即时收益而言的程度[^5]。 #### 动态规划求解 MDP 控制问题 对于已知确切参数（白盒条件）下的 MDP 问题，可以通过动态规划中的两种主要技术来寻找最优策略及其对应的状态价值函数：策略迭代和价值迭代。这两种方法都依赖于贝尔曼方程式的反复应用以逐步逼近最佳解决方案[^2]。 ```python def policy_iteration(policy_eval_fn=policy_evaluation, policy_improvement_fn=policy_improvement): """实现简单的策略迭代算法""" pi = initialize_random_policy() while True: V_pi = policy_eval_fn(pi) new_pi = policy_improvement_fn(V_pi) if is_stable(new_pi, pi): break pi = new_pi return pi ``` ### 应用场景 MDP 广泛应用于多个领域内涉及序列决策的任务中，尤其是在那些具有随机性和不确定性因素存在的场合下表现尤为突出。典型的应用实例包括但不限于自动驾驶汽车路径规划、机器人导航避障、资源分配调度优化等问题解决上。此外，在游戏AI设计方面也发挥着重要作用，比如AlphaGo就是利用了类似的原理来进行围棋博弈训练[^4]。
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