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a80aaacd
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1月 20, 2020
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docs/14.md
浏览文件 @
a80aaacd
...
...
@@ -30,6 +30,6 @@ $$
## 4. 基于仿真的搜索(Simulation Based Search)
不管给出的模型是学习到的近似模型,还是像围棋这样的精确模型,这些方法都试图基于向前搜索或模拟来寻找最优动作。搜索树以当前的状态为根,使用模型生成其他节点。因为不需要求解整个 MDP 而只需要从当前状态开始求解子 MDP,所以这种方法可以节省大量的资源。一般来说,当我们收集了仿真经历 $
\l
eft
{S_T^K,A_t^k,R_t^k,...,S_T^K
\r
ight
}_{k=1}^{K}$后,我们可以将无模型方法应用于控制,如蒙特卡洛给出了蒙特卡洛搜索算法或 SARSA 给出了 TD 搜索算法。
不管给出的模型是学习到的近似模型,还是像围棋这样的精确模型,这些方法都试图基于向前搜索或模拟来寻找最优动作。搜索树以当前的状态为根,使用模型生成其他节点。因为不需要求解整个 MDP 而只需要从当前状态开始求解子 MDP,所以这种方法可以节省大量的资源。一般来说,当我们收集了仿真经历 $
\l
eft
\{
S_T^K,A_t^k,R_t^k,...,S_T^K
\r
ight
\
}
_{k=1}^{K}$后,我们可以将无模型方法应用于控制,如蒙特卡洛给出了蒙特卡洛搜索算法或 SARSA 给出了 TD 搜索算法。
更具体地说,在一个简单的 MC 搜索算法中,给出了一个模型 M 和一个模拟策略 $
\p
i$,对于每个动作 $a
\i
n A$,我们模拟 $K$ 个 $
\{
S_T^K,a,R_t^k,...,S_T^K
\}
_{k=1}^{K}$ 形式的片段(在第一动作后遵循策略 $\pi$)。$Q(s_
t,a)$ 值被估计为上述轨迹的平均回报,随后我们选择最大化这个估计的 $Q(s_t,a)$ 值的动作。
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