数学代写|matlab作业代写|Value Iteration 代写 - 代考代写：100%准时可靠您的作业代写专家

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By my-assignmentexpert, my-assignmentexpert matlab代写数学代写 2022年4月1日

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MATLAB应用程序让您看到不同的算法是如何与您的数据一起工作的。迭代直到您得到您想要的结果，然后自动生成一个MATLAB程序来重现或自动完成您的工作。
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代写隐藏

1 运筹学代写

2 数学代写|matlab作业代写|Value Iteration

3 数学代写|MATLAB作业代写|A Numerical Example of Value Iteration

4 matlab代写

5 数学代写|MATLAB作业代写|VALUE ITERATION

6 数学代写|MATLAB作业代写|A NUMERICAL EXAMPLE OF VALUE ITERATION

运筹学代写

数学代写|matlab作业代写|Value Iteration

A finite MDPs with strict discounting $(\gamma<1)$ may be tackled by looking for a fixed point of the operator $\mathcal{T}$, defined by Eq. (4.4). We may get an intuitive feeling for this by considering a problem with a finite horizon and terminal value function given by vector $\mathbf{V}^{(0)}$. If we apply the operator $\mathcal{T}$ to $\mathbf{V}^{(0)}$, we obtain a new value function $\mathbf{V}^{(1)}$, whose elements are
$$
V^{(1)}(i)=\left\mathcal{T} V^{(0)}\right=\underset{a \in \mathcal{A}(i)}{\operatorname{opt}} \sum_{j \in \mathcal{S}} \pi(i, a, j)\left{h(i, a, j)+\gamma V^{(0)}(j)\right}, \quad i \in \mathcal{S} .
$$
Note that the superscript should be interpreted as the number of steps to go, and we may regard $\mathbf{V}^{(1)}$ as the value function for a single-stage problem and terminal value function $\mathbf{V}^{(0)}$. This may be repeated iteratively, mapping $\mathbf{V}^{(k)}$ into $\mathbf{V}^{(k+1)}$ :
$$
V^{(k+1)}(i)=\left\mathcal{T} V^{(k)}\right=\underset{a \in \mathcal{A}(i)}{\operatorname{opt}} \sum_{j \in \mathcal{S}} \pi(i, a, j)\left{h(i, a, j)+\gamma V^{(k)}(j)\right}, \quad i \in \mathcal{S}
$$

数学代写|MATLAB作业代写|A Numerical Example of Value Iteration

The vector probs of probabilities of remaining in each state, if we do not reset.
The vector payoffs of immediate rewards and the discount factor discount.
We also need to set the tolerance $\epsilon$ and the maximum number of iterations. They correspond to optional input arguments myeps and maxiter, respectively. We use nargin to count the number of input arguments and check if all of them are provided; otherwise, default values are used.

The function outputs are the vectors stateValues of state values and policy containing the optimal policy, where 0 and 1 correspond to wait and reset, respectively. We may also wish to keep track of the number of iterations, stored into variable count, to check the convergence behavior. The code is rather selfexplanatory. First, we precompute discounted probabilities for the sake of efficiency. Then, at each interior state, we have just to take the maximum between the expectation of the next state value and the sum of immediate reward and discounted value of state 1. The following snapshot shows the optimal solution for the example of Fig. 4.7, with discount factor $\gamma=0.8$.

matlab代写

数学代写|MATLAB作业代写|VALUE ITERATION

严格贴现的有限 MDP(C<1)可以通过寻找算子的固定点来解决吨，由方程式定义。4.4. 我们可以通过考虑一个由向量给出的有限范围和终值函数的问题来得到一个直观的感觉五(0). 如果我们应用运算符吨到五(0)，我们得到一个新的价值函数五(1), 其元素为

$$
V^{(1)}(i)=\left\mathcal{T} V^{(0)}\right=\underset{a \in \mathcal{A}(i)}{ } \sum_{j \in \mathcal{S}} \pi(i, a, j)\left{h(i, a, j)+\gamma V^{(0)}(j)\right}, \quad i \in \mathcal{S} .
$$
Note that the superscript should be interpreted as the number of steps to go, and we may regard $\mathbf{V}^{(1)}$ as the value function for a single-stage problem and terminal value function $\mathbf{V}^{(0)}$. This may be repeated iteratively, mapping $\mathbf{V}^{(k)}$ into $\mathbf{V}^{(k+1)}$ :
$$
V^{(k+1)}(i)=\left\mathcal{T} V^{(k)}\right=\underset{a \in \mathcal{A}(i)}{\operatorname{opt}} \sum_{j \in \mathcal{S}} \pi(i, a, j)\left{h(i, a, j)+\gamma V^{(k)}(j)\right}, \quad i \in \mathcal{S} .
$$

数学代写|MATLAB作业代写|A NUMERICAL EXAMPLE OF VALUE ITERATION

如果我们不重置，则保持在每个状态的概率向量 probs。
即时奖励的向量收益和折扣因子折扣。
我们还需要设置公差ε和最大迭代次数。它们分别对应于可选输入参数 myeps 和 maxiter。我们使用 nargin 来计算输入参数的数量并检查是否提供了所有参数；否则，使用默认值。

函数输出是状态值的向量 stateValues 和包含最优策略的策略，其中 0 和 1 分别对应于等待和重置。我们可能还希望跟踪存储在变量计数中的迭代次数，以检查收敛行为。该代码是不言自明的。首先，为了提高效率，我们预先计算了贴现概率。然后，在每个内部状态，我们只需在下一个状态值的期望值与状态 1 的即时奖励和折扣值之和之间取最大值。下面的快照显示了图 4.7 示例的最佳解决方案，有折扣系数C=0.8.

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。