Äîêóìåíò âçÿò èç êýøà ïîèñêîâîé ìàøèíû. Àäðåñ îðèãèíàëüíîãî äîêóìåíòà : http://www.soc-phys.chem.msu.ru/rus/prev/zas-2014-02-18/presentation.pdf Äàòà èçìåíåíèÿ: Mon Feb 24 17:59:28 2014 Äàòà èíäåêñèðîâàíèÿ: Fri Feb 28 20:24:17 2014 Êîäèðîâêà:

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1724-1804

1903-1989






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2,5



( ): modus ponens: « , , »,

A, A B B
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(Reinforcement Learning)

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(Reinforcement Learning, Richard Sutton, Andrew Barto, ) St


r

t

a rt S
+1

t


t+1

t = 1,2,... ­ , St ­ , at ­ , rt ­ (, rt > 0 , rt < 0 ) ­ , , Rt = k k rt+k, 0 < < 1


SARSA
Q(St , at) , , St at . .

rt St a
t

rt+1 St+1 a
t+1

St+2

Q(St , at) . : => t 1 - Q(St , at): a* = arg maxa{Q(St , at)}, => , 0 < << 1. , Q(St , at) :

Q(St , at) = [rt + Q(St+1 , at+1) - Q(St , at) ] ,
­ , > 0, 0 < < 1, 1 - << 1.



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2 / 6

. () 2. 2 0.2. 1 ()



· 40 , 1 · 2 · (36 40) 2, ­ · 36 , 2, 5 2 . 4 , 1, 7



· M(t) · : 1) , 2) , 3) , · M(t) , , M(t) > Th = k0 Sattach , k0 > 0 · Th > M(t) > 0 · ­ 0 > M(t)


M(t)
M(t) = k1 M(t-1) + (t) + I(t) ,
t , t = 1 , k1 ­ , (0 < k1 < 1, 1-k1 << 1 ) (t) ­ 0 I(t) ­ :

I ( t) = k 2 ( S

curr

­ Slast)/ S

last

,

k2 > 0, Scurr , Slast ­ I(t) = 0



· d = 90 · = 0.5 (S = 0.25 2) · = 1.5 (S = 2.25 2) · L = 2 · k0 = 1, k1 = 0.99, k2 = 0.007, = 0.05 · / = ), 10/120 c ( ) 5/60 c (

· 7200 (2 ) 40 , · M(0) = 0 · 1



· ( 39 40) ()

· 40 : 4.2 ( 1.68) 0.6 ( 1.53) · 8 40 · 1815 ( 872 )


S(t)

. . .


M(t)
3

2

M

M

1

0 0 -1 1 0 00 2000 3 00 0 4000 50 0 0 6 0 00 7000

t, c

t = 3288, 5140, 5595, 6090 . : M(t),


( 40 )
1. ( , ) : 1 2 2. : 4.2 , 5 . : 0.6 , 2 3. ( , ) 4.



M(t) . : 1) M(t) 2) M(t) 3) M(t)



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3

11

4 2 5 1

7 10 8

6

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1.2 1 0.8

C 0.6
0.4 0.2 0 0 50 100 150 200

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