1)policy iteration策略迭代
1.Tradional algorithms to solve POMPDs are value iteration algorithm and policy iteration algorithm.介绍了部分可观察Markov决策过程的基本原理和决策过程,提出一种基于策略迭代和值迭代的部分可观察Markov决策算法,该算法利用线性规划和动态规划的思想,解决当信念状态空间较大时出现的"维数灾"问题,得到Markov决策的逼近最优解。
2.By the equivalent Markov process, formulas of performance potentials and average-cost optimality equations for SMCPs are derived, and a policy iteration algorithm and a value iteration algorithm are proposed, which can lead to an optimal or suboptimal stationary policy in a finite number of iterations.利用等价Markov过程的方法,导出了SMCP的性能势公式和平均代价最优性方程,给出了求解最优或次最优平稳策略的策略迭代算法和数值迭代算法,并证明了算法的收敛性。
3.An appropriate selection of basis function directly in?uences the learning performance of a policy iteration method during the value function approximation.在策略迭代结强化学习方法的值函数逼近过程中,基函数的合理选择直接影响方法的性能。
英文短句/例句
1.Recursive Least Squares Policy Iteration Based on Geodesic Gaussian Basis Function基于测地高斯基函数的递归最小二乘策略迭代
2.Iterative Digitising Strategies for Continuous Scanning Probes in Reverse Engineering;逆向工程中连续扫描测头的迭代数字化策略
3.rQrRi--A Rsrouce Quality Rating and Reputation Iterating Strategy for p2p Systems;rQrRi—p2p系统的资源质量评价和信用迭代策略
4.A cooperative communication scheme based on PDA+LDPC iterative detection algorithm一种基于PDA+LDPC迭代检测算法的协作通信策略
5.Distributed cooperative communication scheme based on the PDA+LDPC iterative receivers基于PDA+LDPC迭代接收机的分布式协作通信策略
6.A novel iterative learning control for product quality control in batch process一种间歇过程产品质量迭代学习控制策略
7.Metaheuristic Strategy Based K-Means with the Iterative Self-Learning Framework一种基于元启发式策略的迭代自学习K-Means算法
8.An Iteratively Bargaining-based Strategy for Optimizing Service Composition Execution Path基于迭代Bargaining策略优化服务合成执行路径
9.Research of initial iterative learning control strategy based on BP neural network基于BP神经网络的迭代学习初始控制策略研究
10.Telecommunications Network Traffic Flow Distribution Based on Markov-processes and Improvement of the Policy Iteration;通信网流量分配的马氏决策及策略改善迭代计算
11.Research of Energy Saving in Air Conditioning Systems Based on Flexible ILC;基于柔性迭代学习控制的空调系统节能策略研究
12.Study of Initial Iterative Learning Control Strategy Based on Adaptive Neural-Fuzzy Inference System基于自适应神经模糊推理系统的迭代学习控制初始控制策略研究
13.Study on Energy Saving of Air Conditioning System Based on Flexible ILC with Feedback Compensation基于柔性迭代学习控制和反馈补偿的空调系统节能策略
14.On Translation Strategies of Gladys Yang's the Border Town戴乃迭《边城》英译本的翻译策略研究
15.Iteration and Iterative Roots for Polygonal Functions and Multifunctions;折线函数和集值函数的迭代与迭代根
16.The Convergence of Mann Iteration is Equivalent to the Convergence of Ishikawa Iteration with Errors;Mann迭代和带误差的Ishikawa迭代的等价性
17.On the Traditional Iteration and Elongate Iteration in the 3N + 1 Conjecture;3N+1猜想中的通常迭代与伸长迭代
18.Mann Iterates and Ishikawa Iterates in Banach SpaceBanach空间中的Mann迭代和Ishikawa迭代
相关短句/例句
Iterative strategy迭代策略
1.The al-gorithm is a integration of progressive alignment approach and iterative strategy.该算法先用渐进方法进行多序列比对,然后通过迭代策略,利用上一轮多序列比对结果修正指导树,产生新一轮比对。
3)tactic iinteraction策略迭代法
4)iterative bargaining strategy迭代Bargaining策略
5)iterative alignment strategy迭代比对策略
6)regression iterative strategy回归迭代策略
延伸阅读
策略迭代法 动态规划中求最优策略的基本方法之一。它借助于动态规划基本方程，交替使用"求值计算"和"策略改进"两个步骤，求出逐次改进的、最终达到或收敛于最优策略的策略序列。 例如，在最短路径问题中，设给定M个点1，2，...，M。点M是目的点,сij>0是点i到点j的距离i≠j,сij=0,i,j=1,2,...,M,要求出点i到点M的最短路。记??(i)为从i到M的最短路长度。此问题的动态规划基本方程为 (1)其策略迭代法的程序如下：选定一初始策略u0(i),在这问题中,策略u(i)的意义是从点i出发走一步后到达的点，而且作为策略,它是集{1,2,...,M-1}上的函数。由u0(i)解下列方程组求出相应的值函数??0(i)： 再由??0(i)求改进的一次迭代策略u1(i),使它是下列最小值问题的解：然后，再如前面一样,由u1(i)求出相应的值函数??1(i)，并由??1(i)求得改进的二次迭代策略u2(i),如此继续下去。 可见求解(1)的策略迭代法的程序由下列两个基本步骤组成： ①求值计算 由策略 un(i)求相应的值函数??n(i)，即求下列方程的解： ②策略改进 由值函数??n(i)求改进的策略,即求下列最小值问题的解：式中规定,如un(i)是上一问题的解,则取un+1(i)=un(i)。 在一定条件下,由任选的初始策略出发,轮换进行这两个步骤, 经有限步N后将得出对所有i,uN+1(i)=uN(i)这样求得的uN(i)就是最优策略，相应的值函数??N(i)。是方程(1)的解。 对于更一般形式的动态规划基本方程 (2)这里??，H，φ为给定实函数。上述两个步骤变成： ①求值计算 由策略un(x)求相应的值函数 ??n(x)，即求方程 之解，n=0，1，2...。 ②策略改进 由值函数??n(x)求改进的策略un+1(x)，即求最优值问题的解。 对于满足适当条件的方程(2)和初始策略,上述两个步骤的解存在，并且在一定条件下,当n→ 时,所得序列{??n(x)}与{un(x)}在某种意义下分别收敛于(2)的解和最优策略。 策略迭代法最初是由R.贝尔曼提出的。1960年，R.A.霍华德对于一种马尔可夫决策过程模型，提出了适用的策略迭代法，给出了相应的收敛性证明。后来，发现策略迭代法和牛顿迭代法在一定条件下的等价性，于是，从算子方程的牛顿逼近法的角度去研究策略迭代法，得到了发展。 对于范围很广的一类马尔可夫决策过程，其动态规划基本方程可以写成；式中??∈V，对所有 γ∈Γ:r(γ)∈V，γ为 V→V的线性算子,Γ为这种算子的族，而V 则是由指标值函数所构造的函数空间。假设当 ??(γ)是方程 r(γ)＋γ??＝0 的解时, 它是对应于策略γ的指标值函数。最优策略 γ定义为最优值问题的解。这时由策略迭代法所求得的序列 {??n}和{γn}满足下列关系其中为 γn+1的逆算子。当σ是加托可微时, γn+1是σ在??n处的加托导数。于是，上面的关系恰好表达了牛顿迭代法在算子方程中的推广。
