Comme l'évaluation de la politique, l'itération de valeur formellement nécessite un nombre infini d'itérations pour converger exactement vers. En pratique, nous nous arrêtons une fois que la fonction de valeur ne change que d'une petite quantité dans un balayage. … Tous ces algorithmes convergent vers une politique optimale pour les MDP finis actualisés.
L'itération de valeur est-elle déterministe ?
Pourtant, l'itération de valeur est une généralisation directe du cas déterministe. Il peut être plus robuste dans les problèmes dynamiques, pour une incertitude plus élevée ou un fort caractère aléatoire. SI aucun changement de politique, renvoyez-le comme une politique optimale, SINON passez à 1.
L'itération de valeur est-elle optimale ?
3 Itération de valeur. L'itération de valeur est une méthode de calcul d'une politique MDP optimale et de sa valeurL'enregistrement du tableau V entraîne moins de stockage, mais il est plus difficile de déterminer une action optimale, et une itération supplémentaire est nécessaire pour déterminer quelle action donne la plus grande valeur. …
Quelle est la différence entre l'itération de politique et l'itération de valeur ?
Dans l'itération de politique, nous commençons avec une politique fixe. Inversement, dans l'itération de valeur, nous commençons par sélectionner la fonction de valeur. Ensuite, dans les deux algorithmes, nous améliorons itérativement jusqu'à atteindre la convergence.
Qu'est-ce que la valeur d'itération ?
Fondamentalement, l'algorithme d'itération de valeur calcule la fonction de valeur d'état optimale en améliorant itérativement l'estimation de V (s). L'algorithme initialise V(s) à des valeurs aléatoires arbitraires. Il met à jour à plusieurs reprises les valeurs Q(s, a) et V(s) jusqu'à ce qu'elles convergent.
