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Bellman-Ford(贝尔曼—福特)

Bellman-Ford(贝尔曼—福特) 时间复杂度O(nm) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long #define endl "\n" #define sf scanf #define pf printf #define fi first #define se second #define pb push_back #define pll pair<ll,ll> c

【搜索算法】简要学习了解了下一些搜索算法

1、广度优先搜索和深度优先搜索 广度优先 广度优先搜索的特征为从起点开始,由近及远进行广泛的搜索。因此,目标顶点离起点越近,搜索结束得越快。(候补顶点采用,FIFO先进先出) 深度优先 深度优先搜索的特征是沿着一条路径不断往下,进行深度搜索。(候补顶点采用栈,LIFO后进先出) 广

贝尔曼福特(bellman_ford)

核心:两层循环: 问:为什么要循环n-1次 答:有n个点,若求a到b的最短路径,至多经过n-1个点(不能是回路) 贝尔曼福特不能解决负权回路问题: 如果为负权回路:每次判断是否松弛操作时,都有dis[u[i]]+w[i]<dis[v[i]] 因此每次都会减小,从而无法正确的求出最短路径   1 #include<bits/stdc++.h> 2

强化学习笔记:Sutton-Book第三章小结

目录 1. 强化学习的agent-environment接口模型 2. 马尔科夫决策过程 MDP:Markov Decision Process 3. 回报 return 4. 价值函数及贝尔曼方程 5. 其它 6. 主要公式 MDP动力学函数 回报 价值函数  贝尔曼方程 贝尔曼最优方程 1. 强化学习的agent-environment接口模型     

【人工智能导论:模型与算法】马尔科夫决策过程 强化学习问题定义 V2.0

【人工智能导论:模型与算法】马尔科夫决策过程 【人工智能导论:模型与算法】强化学习问题定义 贝尔曼方程 太晚了,贝尔曼来不及看了。贝尔曼有一定难度,拿出时间单独看也好。 第二遍看MDP,理解又深入了一些。  

强化学习深度解析之贝尔曼方程(一)

强化学习   强化学习注重智能体(agent)与环境之间的交互式学习: 强化学习的数据集不是训练初始阶段就有的,而是来自智能体与环境交互才能获得;强化学习不追求单步决策的最优策略,而是追求与环境交互获得的长期累积奖励。强化学习需要从整体上衡量整个交互过程。智能体在做决策时,会

《强化学习》中的第11章:基于函数逼近的离轨策略方法

前言: 本次笔记对《强化学习(第二版)》第十一章进行概括性描述。 以下概括都是基于我个人的理解,可能有误,欢迎交流:piperliu@qq.com。 总的来说,第11章学习体验不好。可能是由于内容本身比较抽象,第11章属于星标章节。练习题没有引起我的兴趣。还有一点比较令人失望:尽管本章讨论了不少

二、强化学习—马尔可夫决策过程、贝尔曼方程推导

二、强化学习—马尔可夫决策过程 文章目录 二、强化学习—马尔可夫决策过程1. Markov Process马尔科夫过程2. Markov Reward Process马尔科夫奖励过程(MRP)2.1 回报和价值函数2.2 贝尔曼方程 3. Markov Decision Process马尔科夫决策过程(MDP)思考总结 1. Markov Proces

动态规划求解MDP(基于贝尔曼方程)

动态规划求解MDP(基于贝尔曼方程) 一、策略迭代法 1. 策略评估 基于贝尔曼方程的动态规划迭代: 基本思想:在当前策略Pi下,初始化值函数V0,用当前策略和前Vk来更新Vk+1,直至Vk+1收敛 2. 策略改进 a

图论-单源最短路径—贝尔曼福特算法Bellman–Ford

图论-单源最短路径—贝尔曼福特算法Bellman–Ford 定义 贝尔曼-福特算法,求解单源最短路径问题的一种算法,由理查德·贝尔曼(Richard Bellman) 和 莱斯特·福特 创立的。 它的原理是对图进行松弛操作,得到所有可能的最短路径。其优于迪科斯彻算法的方面是边的权值可以为负数、实现简

最优加工顺序问题--贝尔曼规+回溯

通过贝尔曼规则得出以下的结论: (1)第一个机器加工时间越小加工顺序越前 (2)第二个机器的加工时间越小加工顺序越后 (3)第一个机器加工时间小于第二个的在前面 (4)与(3)反之在后面 // 回溯 #include <iostream> #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int t1, t2; int n; int x

最短路径之贝尔曼-福特算法

基本概念 图: 有顶点和边组成。又分为 有向图: 在这里只能从A到B,不能从B到A。 无向图: 能从A到B,也能从B到A,也可以用下图表示: 还有就是给边加上权重,变成加权图: 权重代表了两个顶点连接的程度,它可以是时间、距离、路费等等,根据实际情况而定。 最短路径: 如上图,从A到D,有三种路径:ABD

【强化学习】马尔科夫决策过程之Bellman Equation(贝尔曼方程)

前面总结了马尔科夫决策过程之Markov Processes(马尔科夫过程),见下文:马尔科夫决策过程之Markov Processes(马尔科夫过程)马尔科夫决策过程之Markov Reward Process(马尔科夫奖励过程),见下文:马尔科夫决策过程之Markov Reward Process(马尔科夫奖励过程)本文总结一下马尔科夫决策过程之Bellma

单源最短路径之贝尔曼福特算法(Bellman-ford)及其队列优化算法SPFA算法

一、概述 贝尔曼-福特算法(Bellman–Ford),是求解单源最短路径(也就是找到从一个节点到图上其他所有节点的最短路径)问题的一种算法,由理查德·贝尔曼和莱斯特·福特创立。它的原理是对图进行次松弛操作,得到所有可能的最短路径。 常常拿它与Dijkstra算法作对比。Dijkstra算法也是

强化学习中的重要概念

  Action Space(行为空间) 定义:在所在环境中所有有效的行为的集合叫行为空间。 一些环境是有离散的行为,对于agent来说是有限的行为,如Atari游戏、Alpha Go。 其他的环境是有连续的行为,如在真实世界的机器人的控制角度等。     Policy(策略) 定义:策略是一种被agent使用去决定采取什么

强化学习之贝尔曼方程 8

在上一次的状态价值函数图中,对于每一个方格我们不比从头开始计算每一个值,如下图 如果我们想知道某一状态的值可以用接下来的一个状态的折扣值(图中为1)+ 立刻的回报。 这个就是贝尔曼预期方程 代表着我们可以将马尔科夫决策过程任何状态的值表示为,即时奖励和下个状态的折扣值

强化学习经典算法笔记(零):贝尔曼方程的推导

强化学习经典算法笔记——推导贝尔曼方程   在写强化学习经典算法笔记(一):价值迭代算法Value Iteration和强化学习经典算法笔记(二):策略迭代算法Policy Iteration的时候,感觉关键的部分——为什么要这样进行值(策略)迭代,没有讲清楚,概念有点模糊,所以感觉有必要重新关注一下Bellm

贝尔曼方程(Bellman Equation)

贝尔曼方程(Bellman Equation)也被称作动态规划方程(Dynamic Programming Equation),由理查·贝尔曼(Richard Bellman)发现,由于其中运用了变分法思想,又被称之为现代变分法。 贝尔曼方程(Bellman Equation)  也被称作动态规划方程(Dynamic Programming Equation),由理查·贝尔曼(Richard Bellma