不同的策略迭代方法能够收敛到不同的最优策略吗?
创始人
2025-01-08 12:30:12
0

是的,不同的策略迭代方法可以收敛到不同的最优策略。策略迭代是一种通过交替进行策略评估和策略改进的方法来找到最优策略。不同的评估和改进策略的方式可能会导致不同的最优策略。

下面是一个简单的代码示例,展示了两种不同的策略迭代方法如何收敛到不同的最优策略。

import numpy as np

# 定义一个简单的环境,包含两个状态和两个动作
num_states = 2
num_actions = 2

# 定义状态转移概率矩阵
transition_probs = np.array([
    [[0.9, 0.1], [0.2, 0.8]],  # 状态0下,动作0和1的转移概率
    [[0.6, 0.4], [0.3, 0.7]]   # 状态1下,动作0和1的转移概率
])

# 定义奖励矩阵
rewards = np.array([
    [[1, 0], [0, 0]],  # 状态0下,动作0和1的奖励
    [[0, 0], [0, 1]]   # 状态1下,动作0和1的奖励
])

# 策略迭代方法1:值迭代
def value_iteration():
    # 初始化值函数
    values = np.zeros(num_states)
    # 定义折扣因子
    discount_factor = 0.9
    # 定义值函数收敛的阈值
    theta = 0.0001

    while True:
        delta = 0
        for state in range(num_states):
            v = values[state]
            # 计算每个状态的最优动作的值函数
            q_values = np.zeros(num_actions)
            for action in range(num_actions):
                q_values[action] = np.sum(transition_probs[state, action] * (rewards[state, action] + discount_factor * values))
            values[state] = np.max(q_values)
            delta = max(delta, np.abs(v - values[state]))

        if delta < theta:
            break

    # 根据最优值函数计算最优策略
    policy = np.zeros(num_states, dtype=int)
    for state in range(num_states):
        q_values = np.zeros(num_actions)
        for action in range(num_actions):
            q_values[action] = np.sum(transition_probs[state, action] * (rewards[state, action] + discount_factor * values))
        policy[state] = np.argmax(q_values)

    return policy

# 策略迭代方法2:策略迭代
def policy_iteration():
    # 初始化策略
    policy = np.zeros(num_states, dtype=int)
    # 定义折扣因子
    discount_factor = 0.9

    while True:
        # 策略评估
        values = np.zeros(num_states)
        # 定义值函数收敛的阈值
        theta = 0.0001
        while True:
            delta = 0
            for state in range(num_states):
                v = values[state]
                action = policy[state]
                # 计算每个状态的值函数
                values[state] = np.sum(transition_probs[state, action] * (rewards[state, action] + discount_factor * values))
                delta = max(delta, np.abs(v - values[state]))

            if delta < theta:
                break

        # 策略改进
        policy_stable = True
        for state in range(num_states):
            old_action = policy[state]
            q_values = np.zeros(num_actions)
            for action in range(num_actions):
                q_values[action] = np.sum(transition_probs[state, action] * (rewards[state, action] + discount_factor * values))
            policy[state] = np.argmax(q_values)
            if old_action != policy[state]:
                policy_stable = False

        if policy_stable:
            break

    return policy

# 使用值迭代方法找到最优策

相关内容

热门资讯

记者揭秘!智星菠萝辅助(透视辅... 记者揭秘!智星菠萝辅助(透视辅助)拱趴大菠萝辅助神器,扑克教程(有挂细节);模式供您选择,了解更新找...
一分钟揭秘!约局吧能能开挂(透... 一分钟揭秘!约局吧能能开挂(透视辅助)hhpoker辅助靠谱,2024新版教程(有挂教学);约局吧能...
透视辅助!wepoker模拟器... 透视辅助!wepoker模拟器哪个好用(脚本)hhpoker辅助挂是真的,科技教程(有挂技巧);囊括...
透视代打!hhpkoer辅助器... 透视代打!hhpkoer辅助器视频(辅助挂)pokemmo脚本辅助,2024新版教程(有挂教程);风...
透视了解!约局吧德州真的有透视... 透视了解!约局吧德州真的有透视挂(透视脚本)德州局HHpoker透视脚本,必胜教程(有挂分析);亲,...
六分钟了解!wepoker挂底... 六分钟了解!wepoker挂底牌(透视)德普之星开辅助,详细教程(有挂解密);德普之星开辅助是一种具...
9分钟了解!wpk私人辅助(透... 9分钟了解!wpk私人辅助(透视)hhpoker德州透视,插件教程(有挂教学);风靡全球的特色经典游...
推荐一款!wepoker究竟有... 推荐一款!wepoker究竟有透视(脚本)哈糖大菠萝开挂,介绍教程(有挂技术);囊括全国各种wepo...
每日必备!wepoker有人用... 每日必备!wepoker有人用过(脚本)wpk有那种辅助,线上教程(有挂规律);wepoker有人用...
玩家必备教程!wejoker私... 玩家必备教程!wejoker私人辅助软件(脚本)哈糖大菠萝可以开挂,可靠技巧(有挂神器)申哈糖大菠萝...