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运筹学代写
数学代写|matlab作业代写|Learning by Temporal Differences and SARSA
We have introduced the operator $\mathcal{T}{\mu}$, whose definition is repeated here: $$ \left\mathcal{T}{\mu} \tilde{\mathbf{V}}\right=\sum_{j \in \mathcal{S}} \pi(i, \mu(i), j){h(i, \mu(i), j)+\gamma \tilde{V}(j)}, \quad i \in \mathcal{S}
$$
where $\mu$ is a stationary policy and $\tilde{\mathbf{V}}$ is a value function. We have observed that the value $\mathbf{V}{\mu}$ of $\mu$ may be obtained by finding the fixed point of $\mathcal{T}{\mu}$, i.e., by solving the fixed-point equation $\mathcal{T}{\mu} \mathbf{V}{\mu}=\mathbf{V}_{\mu}$. This plays a key role in policy improvement; after evaluating the current policy, we can improve it by a rollout step.
Let us rewrite the fixed-point equation in terms of $Q$-factors $Q_{\mu}(s, a)$ associated with a stationary policy $\mu$ :
$$
Q_{\mu}(i, \mu(i))=\mathbb{E}\left[h(i, \mu(i), j)+\gamma Q_{\mu}(j, \mu(j))\right]
$$
Here the expectation is taken with respect to the next state $j$, and the action $a=\mu(i)$ is defined by the policy that we want to evaluate. Let us abstract a bit and consider a fixed-point equation
$$
\mathbf{y}=H \mathbf{y}
$$
where $\mathbf{y}$ is a vector in some linear space and $H$ is an operator. One possibility to solve the equation is plain fixed-point iteration,
$$
\mathbf{y}^{(k)}=H \mathbf{y}^{(k-1)},
$$
whose convergence is not guaranteed in general. If the operator $H$ is a contraction, then we are safe, but we still have a trouble when we cannot really evaluate the operator exactly.
$$
\mathbf{y}=(1-\alpha) \mathbf{y}+\alpha \mathbf{y}=(1-\alpha) \mathbf{y}+\alpha H \mathbf{y}=\mathbf{y}+\alpha(H \mathbf{y}-\mathbf{y})
$$
matlab代写
数学代写|MATLAB作业代写|LEARNING BY TEMPORAL DIFFERENCES AND SARSA
我们引入了运算符
$\mathcal{T}{\mu}$, whose definition is repeated here: $$ \left\mathcal{T}{\mu} \tilde{\mathbf{V}}\right=\sum_{j \in \mathcal{S}} \pi(i, \mu(i), j){h(i, \mu(i), j)+\gamma \widetilde{V}(j)}, \quad i \in \mathcal{S}
$$
其中μ是一个平稳的策略，并且五~是一个价值函数。我们观察到值 $\mu$ is a stationary policy and $\tilde{\mathbf{V}}$ is a value function. We have observed that the value $\mathbf{V}{\mu}$ of $\mu$ may be obtained by finding the fixed point of $\mathcal{T}{\mu}$, i.e., by solving the fixed-point equation $\mathcal{T}{\mu} \mathbf{V}{\mu}=\mathbf{V}_{\mu}$. 这在政策改进中起着关键作用；在评估当前策略之后，我们可以通过推出步骤来改进它。
让我们将定点方程改写为问-因素问μ(s,一种)与固定策略相关联μ:
问μ(一世,μ(一世))=和[H(一世,μ(一世),j)+C问μ(j,μ(j))]
这里的期望是关于下一个状态的j, 和动作一种=μ(一世)由我们要评估的策略定义。让我们抽象一点，考虑一个定点方程
和=H和
在哪里和是某个线性空间中的向量，并且H是一个运算符。求解方程的一种可能性是简单的定点迭代，
和(到)=H和(到−1),
一般不能保证其收敛性。如果运营商H是一个收缩，那么我们是安全的，但是当我们不能真正准确地评估运算符时，我们仍然会遇到麻烦。这正是我们的情况，因为我们不知道评估等式中的期望所需的概率分布。
统计代考
统计是汉语中的“统计”原有合计或汇总计算的意思。 英语中的“统计”（Statistics）一词来源于拉丁语status，是指各种现象的状态或状况。
数论代考
数论（number theory ），是纯粹数学的分支之一，主要研究整数的性质。 整数可以是方程式的解（丢番图方程）。 有些解析函数（像黎曼ζ函数）中包括了一些整数、质数的性质，透过这些函数也可以了解一些数论的问题。 透过数论也可以建立实数和有理数之间的关系，并且用有理数来逼近实数（丢番图逼近）
数值分析代考
数值分析NumericalAnalysis，又名“计算方法”，是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。 它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。
随机过程代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。