强化学习经典算法笔记(三)：蒙特卡罗方法Monte Calo Method

最新推荐文章于 2025-04-29 20:45:23 发布
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强化学习经典算法笔记——蒙特卡罗方法

强化学习经典算法笔记(零)：贝尔曼方程的推导
强化学习经典算法笔记(一)：价值迭代算法Value Iteration
强化学习经典算法笔记(二)：策略迭代算法Policy Iteration

  前三篇都是在环境模型已知的情况下求解最优算法，但是很多情况下，环境的模型是未知的，我们不清楚状态之间如何转移，回报的概率是多少，甚至不清楚全部的状态空间长什么样子。这种情况下，如果不采用model-based方法（即，对复杂环境进行建模，建模过程其实就是学习过程，模型建的充分了，智能体对环境就理解充分了，就可以得出最优policy），而是采用model-free的方法（不去对环境进行建模，只用采样的方式学习出一个最优policy），最经典的就是蒙特卡罗算法了。

蒙特卡罗方法

  蒙特卡罗的思想早已有之。谈及Monte Calo，必说布丰投针实验。我们做一个改进实验：一个正方形区域边长为 a a a，其中均匀分布了 N N N个散点，取定正方形左下角是原点 O O O，计算每个点与原点的距离 l l l，统计 l ≤ a l\le a l≤a的点数量为 M M M，则
1 4 π a 2 a 2 = M N \frac{\frac14\pi a^2}{a^2}=\frac MN a241​πa

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蒙特卡罗经典算法
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日积月累，天道酬勤
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强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了，本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。折扣回报GtG_tGt​的定义为： Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+⋯=∑k=0∞γkRt+k+1(1) G_t = R_{t+1} +\gamma R_{t+2} + \gamma^2 R_{t+3} + \cdots = \sum_{k=0}^\infty \gamma^k R_{t+k+1} \tag 1 Gt​=Rt+1​+γRt+2​+γ2Rt+3​+⋯=k=0∑∞​γkRt+k+1​(1) 注意GtG
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蒙特卡洛又称随机抽样或统计试验，就是产生随机变量，带入模型算的结果，寻优方面，只要模拟次数够多，最终是可以找到最优解或接近最优的解。
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强化学习-第2.2节 蒙特卡罗法
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强化学习视频：https://www.bilibili.com/video/BV1hq4y1n7aU?p=1 内容为龙强老师上课所讲内容。 以下是课件，有需要的自取： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Q_0yY8IeFdQ1axE6sUESnw 提取码：16z8
强化学习经典算法笔记(六)：深度Q值网络 Deep Q Network
hhy_csdn的博客
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前期回顾 强化学习经典算法笔记(零)：贝尔曼方程的推导 强化学习经典算法笔记(一)：价值迭代算法Value Iteration 强化学习经典算法笔记(二)：策略迭代算法Policy Iteration 强化学习经典算法笔记(三)：蒙特卡罗方法Monte Calo Method 强化学习经典算法笔记(四)：时间差分算法Temporal Difference（Q-Learning算法） 强化学习经典算...
强化学习经典算法笔记(五)：时间差分算法Temporal Difference（SARSA算法）
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#经典的、各向同性的、3D 海森堡模型的蒙特卡罗研究 ##随机自旋系统的数值研究 ###作者：迈克尔康罗伊 PHY 471 顶点项目 2014年Spring ###Professor: Dr. Matthew Enjalran 物理系 南康涅狄格州立大学 ##项目描述 PHY 471 的核心是一个高级实验室项目，本实验研究的主题是磁系统数值研究的研究和性能。 为此，学生将 C 编程语言与数值编程技术结合使用。 这些技术包括利用蒙特卡罗方法和寻找常微分方程的数值解。 最终，该学生将这些方法和统计力学、磁学和固态物理学领域应用于一个理论模型，该模型由一个以海森堡模型为特征的相互作用磁自旋系统组成。 实验室工作是在该部门的高分辨率成像和计算中心设施中进行的。 最终产品是书面的项目报告和向部门的正式介绍。 ##Project Sponsor Dr. Enjalran，在项目课题上有研究经验，设计
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增强学习（四） ----- 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)
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复旦大学人工智能blackjack答案
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【Pytorch】第 3 章 ：进行数值估计的蒙特卡洛方法
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在上一章中，我们使用动态规划( DP ) 评估并求解了马尔可夫决策过程( MDP )。DP 等基于模型的方法有一些缺点。它们要求环境是完全已知的，包括转换矩阵和奖励矩阵。它们的可扩展性也有限，尤其是对于具有大量状态的环境。在本章中，我们将使用无模型方法继续我们的学习之旅，即蒙特卡洛( MC ) 方法，它不需要先验环境知识，并且比 DP 更具可扩展性。我们将从使用蒙特卡洛方法估计 Pi 的值开始。接下来，我们将讨论如何使用 MC 方法以 first-visit 和 every-visit 的方式预测状态值和状
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引言 这几个月一直在忙找工作和毕业论文的事情，博客搁置了一段时间，现在稍微有点空闲时间，又啃起了强化学习的东西，今天主要介绍的是强化学习的免模型学习free-model learning中的最基础的部分蒙特卡洛方法（Monte Carlo），并以21点游戏作为说明。 本文主要参考的文献是[1]参考的主要代码是这位斯坦福大神的课程代码，本系列的文章均不作为商用，如有侵权请联系我的邮箱 Mo...
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蒙特卡罗方法是我们第一个用于估计价值函数和发现最优策略的学习方法。与之前动态规划不同的是，这里我们不假设对环境的完全了解。蒙特卡洛方法只需要状态、动作和与环境实际或模拟交互的奖励的经验样本序列。从实际经验中学习是引人注目的，因为它不需要事先了解环境的动态，但仍然可以达到最佳行为。从模拟经验中学习也很强大。虽然需要一个模型，但模型只需要生成样本转换，而不是动态规划（DP）所需要的所有可能转换的完整概率分布。在许多情况下，根据所需的概率分布抽样生成经验很容易，但以显式形式获得分布却不可行。
强化学习经典算法简述
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用monte calo方法计算定积分
10-26
Monte Carlo方法是一种通过随机抽样来估计数值的方法，可以用于计算定积分。 在使用Monte Carlo方法计算定积分时，我们可以将积分问题转化为面积问题。首先，我们需要确定被积函数的取值范围。在这个范围内，我们随机生成大量的点；然后，我们计算这些随机点在被积函数下方的面积，并将其求和。最后，我们通过将求和结果乘以取值范围的比例来得到定积分的近似结果。 具体地说，我们可以按照以下步骤来计算定积分： 1. 确定被积函数的取值范围，并确定点的个数（越多越精确）。 2. 随机生成点的坐标，保证这些点在被积函数的取值范围内。 3. 计算这些随机点在被积函数下方的点的个数。 4. 将下方点的个数除以总的点的个数，得到面积的比例。 5. 将这个比例乘以取值范围的面积，得到定积分的近似结果。 需要注意的是，Monte Carlo方法是一种估算方法，通过增加点的个数可以提高结果的准确性，但并不能保证结果的绝对准确性。同时，在计算某些复杂函数的积分时，Monte Carlo方法可能会面临效率低下的问题。 总结而言，Monte Carlo方法是一种通过随机抽样来估计数值的方法，可以应用于计算定积分。通过随机生成点的坐标，并计算这些随机点在被积函数下方的面积比例，我们可以得到定积分的近似结果。
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