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运筹学代写
数学代写|matlab作业代写|Q-learning
$Q$-learning is an alternative model-free reinforcement learning approach to cope with finite MDPs. We consider in this section an infinite-horizon case, but the approach may also be applied to finite-horizon problems, just like temporal differences. Let us recall the essential equations for DP in terms of optimal $Q$ factors:
$$
\begin{aligned}
Q(i, a) &=\sum_{j \in \mathcal{S}} \pi(i, a, j)\left[h(i, a, j)+\gamma \underset{a^{\prime} \in \mathcal{A}(j)}{\text { opt }} Q\left(j, a^{\prime}\right)\right], \quad i \in \mathcal{S}, a \in \mathcal{A}(i) \
V(i) &=\underset{a \in \mathcal{A}(i)}{\operatorname{opt}} Q(i, a)
\end{aligned}
$$
Note that, when dealing with SARSA, we have used equations for the $Q$-factors associated with a stationary policy $\mu$, whereas here we deal with the optimal factors. Again, we lack knowledge about immediate contributions $h(i, a, j)$ and transition probabilities $\pi(i, a, j)$. Hence, we have to learn by experimentation and sampling. At iteration $k$, when we are about to choose action $a^{(k)}$, we have a current set of estimates of $Q$-factors
$$
\widehat{Q}^{(k-1)}(i, a)
$$
数学代写|MATLAB作业代写|Q-factors
The superscript $(k-1)$ points out that these estimates were updated at the previous step, after observing the effect of action $a^{(k-1)}$. Now we are at state $s^{(k)}=i$ and, based on current estimates, we select the next action by considering what looks best:
$$
a^{(k)} \in \underset{a \in \mathcal{A}(i)}{\arg \operatorname{opt}} \widehat{Q}^{(k-1)}(i, a) .
$$
It is worth observing that in $Q$-learning we are applying the same off-policy logic the is used in value iteration. Unlike policy iteration, we are not evaluating a given policy $\mu$. The policy is implicit in the $Q$-factors and, since we continuously update them, we keep changing the policy; in some sense, we use a policy to learn about another one. Later, we shall also see that some random action selections may be needed to balance exploitation and exploration.
After applying the selected action we will observe:
- the next state $s^{(k+1)}=j$;
- the immediate contribution $h\left(i, a^{(k)}, j\right)$, or just $f\left(i, a^{(k)}\right)$ if it is deterministic.
matlab代写
数学代写|MATLAB作业代写|Q-LEARNING
问-learning 是一种替代的无模型强化学习方法，用于应对有限的 MDP。在本节中，我们考虑无限范围的情况，但该方法也可以应用于有限范围问题，就像时间差异一样。让我们回顾一下 DP 在最优方面的基本方程问因素：
问(一世,一种)=∑j∈小号圆周率(一世,一种,j)[H(一世,一种,j)+C 选择 一种′∈一种(j)问(j,一种′)],一世∈小号,一种∈一种(一世) 五(一世)=选择一种∈一种(一世)问(一世,一种)
请注意，在处理 SARSA 时，我们使用了方程问- 与固定政策相关的因素μ，而在这里我们处理最佳因素。同样，我们缺乏即时贡献的知识H(一世,一种,j)和转移概率圆周率(一世,一种,j). 因此，我们必须通过实验和抽样来学习。迭代时到，当我们即将选择动作时一种(到)，我们有一组当前的估计问-因素
问^(到−1)(一世,一种)
数学代写|MATLAB作业代写|Q-FACTORS
上标(到−1)指出这些估计是在上一步更新的，在观察了行动的影响之后一种(到−1). 现在我们处于状态s(到)=一世并且，根据目前的估计，我们通过考虑看起来最好的方式来选择下一步行动：
一种(到)∈生气的选择一种∈一种(一世)问^(到−1)(一世,一种).
值得注意的是，在问-学习我们正在应用与值迭代中使用的相同的离策略逻辑。与策略迭代不同，我们不评估给定的策略μ. 该政策隐含在问-因素，由于我们不断更新它们，我们不断改变政策；从某种意义上说，我们使用一种策略来了解另一个策略。稍后，我们还将看到可能需要一些随机动作选择来平衡开发和探索。
应用选定的操作后，我们将观察到：
- 下一个状态s(到+1)=j;
- 直接贡献H(一世,一种(到),j)， 要不就F(一世,一种(到))如果它是确定性的。
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。
