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# CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|CS285 Policy Improvement

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## CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Policy Improvement

Policy Improvement
Improve from a given policy $\pi$ and known value function

greedy policy improvement
$$\pi^{\prime}(a \mid s)= \begin{cases}1 & \text { if } a=\arg \max a \sum{s^{\prime} \in \mathcal{S}} P\left(s^{\prime} \mid s, a\right)\left(r\left(s, a, s^{\prime}\right)+\gamma V_\pi\left(s^{\prime}\right)\right) \ & \text { i.e., } a=\arg \max a Q\pi(s, a) \ 0 & \text { otherwise }\end{cases}$$

it is model-free and easier to obtain policy from $Q_\pi(s, a)$
$\epsilon-$ greedy policy improvement
$$\pi^{\prime}(a \mid s)= \begin{cases}\frac{\epsilon}{|\mathcal{A}|}+1-\epsilon, & a=\arg \max a Q\pi(s, a) \ \frac{\epsilon}{|\mathcal{A}|}, & \text { o.w }\end{cases}$$
$\epsilon$-greedy policy ensures continual exploration, all actions are tried

## CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Policy iteration

Policy evaluation

for a given policy $\pi$, evaluate the state-value function $V_\pi(s)$ at each state $s \in \mathcal{S}$

iterative application of Bellman expectation backup
\begin{aligned} V(s) & \leftarrow \sum_{a \in \mathcal{A}} \pi(a \mid s) \sum_{s^{\prime} \in \mathcal{S}} P\left(s^{\prime} \mid s, a\right)\left[r\left(s, a, s^{\prime}\right)+\gamma V\left(s^{\prime}\right)\right] \ \text { or } Q(s, a) & \leftarrow \sum_{s^{\prime} \in \mathcal{S}} P\left(s^{\prime} \mid s, a\right)\left[r\left(s, a, s^{\prime}\right)+\gamma \sum_{a^{\prime} \in \mathcal{A}} \pi\left(a^{\prime} \mid s^{\prime}\right) Q\left(s^{\prime}, a^{\prime}\right)\right] \end{aligned}

converges to the true solution of Bellman equations

Policy improvement

greedy policy

$\epsilon$-greedy policy

## CS代写|强化学习代写EINFORCEMENT LEARNING代考|POLICY IMPROVEMENT

$\$ \$$\gamma \ \$$

$\epsilon$ 一念心策略改进
$\$ \$$\ \$$
$\epsilon$-greedy policy 确保不断探索，所有的动作都被尝试过

## CS代写|强化学习代写EINFORCEMENT LEARNING代考|POLICY ITERATION

$$V(s) \leftarrow \sum_{a \in \mathcal{A}} \pi(a \mid s) \sum_{s^{\prime} \in \mathcal{S}} P\left(s^{\prime} \mid s, a\right)\left[r\left(s, a, s^{\prime}\right)+\gamma V\left(s^{\prime}\right)\right] \text { or } Q(s, a) \leftarrow \sum_{s^{\prime} \in \mathcal{S}} P\left(s^{\prime} \mid s, a\right)\left[r\left(s, a, s^{\prime}\right)+\gamma \sum_{a^{\prime} \in \mathcal{A}} \pi\left(a^{\prime} \mid s^{\prime}\right) Q\left(s^{\prime}, a^{\prime}\right)\right]$$

$\epsilon$-莟岀政策

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## 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。