mdp框架_MDP实现细节（一）-- 贝尔曼方程

最新推荐文章于 2023-11-28 18:09:18 发布
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之前MDP框架我们总体上介绍了MDP的大致概念，现在来说说实现这个框架的细节概念。

我们知道一个智能体如果要到达指定的目标，在规划路径的时候，我们可以使用MDP最大化累计回报的方法来获取最优的线路。我们来看一个例子：

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在这个网格世界，智能体想从左上角移动到右下角的目标位置，R代表的是从每一个位置移动懂下个位置的回报值。

好了，先来介绍第一个概念:

1.状态值函数

简单的说就是一定的策略下，在t时刻状态S下未来的累计回报值，

如果我们以一个非常傻逼的路径去到达目标，如下图，那么在起点处的状态值函数就是（-1 + -1 + -1 + -1 + -3 + -1 + -1 + -3 + 5）= -6

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简单的说：下一个所处的状态只取决于当前的状态用数学语言描述：P[St+1∣St]=P[St+1∣St,St−1,St−2......S1]P[S_{t+1}|S_{t}] = P[S_{t+1}|S_t,S_{t-1},S_{t-2}......S_1]P[St+1​∣St​]=P[St+1​∣St​,St−1​,St−2​......S1​]好处就是：只要当前状态包含的信息足够多，我们就可以只使用当前的信息来推断出下一个状态。首先我们仅引入S,PS,PS,P，我们当前的策略可以理解为：随着PPP矩阵记录的
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