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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