2021-09-13强化学 习 原理及技术介绍
２ ． １ 强化学 习 原理及技术介绍
２ ． １ ． １ 马尔可夫决策过程 强化学 习 最早可 以 追溯 到 巴 甫洛夫 的 条件反射实验 ， 动物行 为研 宄领域和 优 化控制 领域分别独立发展 ， 最终经 Ｂ ｅ ｌ ｌ ｍａｎ 之手将其抽 象 为 马 尔 可夫决策过程 （ Ｍａｒｋｏｖ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ Ｐｒｏｃ ｅ ｓ ｓ ， ＭＤＰ） ［ １ ］ 。 马 尔可 夫决策过程（ Ｍａｒｋｏｖ Ｄｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ Ｐｒｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ， ＭＤＰ ） 是强化学 习 的 最基本理论模型 ， 由 一 个五元组构 成 次
Ｓ ： 表示状态 的 集合 。 , s 为集合 中 的 状态 。 状态Ｓ 指 智 能体 当 前 的所处 的 环境情况 ， 自 身 历史状态情况 ， 以 及 目 标完成情况 。 这里 目 标是指系 统在开始 构 建之初 ， 为智 能体所定 义 的 目 标 。
A: 表示动 作 的 集合 。， ａ 为集合中 的 动 作 。 动作 ａ指智 能体和 环境产生 交互 的 所有行为 的 集合 。 是智 能体根据环境 的 状态 ， 做 出 的 反应 。 表示状态转移概率函 数 。 ＝ Ｐ ［ Ｓｔ ＋ ｉ ＝ ＝ ｓ Ｍｔ ＝ ａ］ ， ｔ 表示 当 前 时 刻 ， ｓ ＇ 表示下一 个状态 ， Ｐ表示概率 。 ／这， 表示在ｔ 时刻 ， 当 前状态ｓ 下 ， 经过动 作 ｃｔ 的 左右 后 ， 转移到 下 一 个状态Ｖ 的 概率分布 。 及 ： 表示奖励 函 数 。 ＝ Ｅ ［ ／？ ｔ ＋ １ ｜ Ｓｔ ＝ ｓ ， ＞ ４ ｔ ＝ ａ］ ， Ｅ表示期 望 。 表示在ｔ 时 刻 ， 当 前状态ｓ 下 ， 经过动作ａ 的 作用 后 ， 得到 的奖励ｉ？ ｔ ＋ １ 的 期 望值 。 ｉ？ ｔ ＋ １ 获得环 境反馈后 ， 智 能体获得环境 中 设计 的 奖励 ， 另 外 ， 还有一 种奖励就是对环境本身
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