近似动态规划(ADP)的无限时间值函数迭代的例子

资 源 简 介

近似动态规划(ADP)的无限时间值函数迭代的例子

详 情 说 明

以下是近似动态规划(ADP)的无限时间值函数迭代的例子：

在无限时间值函数迭代中，我们通过反复应用贝尔曼优化方程来逐步逼近值函数。为了加快收敛速度，我们可以使用函数逼近技术。这个例子中，我们使用神经网络来逼近值函数。我们首先初始化神经网络，并使用贝尔曼优化方程来更新网络权重。然后，我们将状态输入到网络中，得到对应的值函数估计。接着，我们将估计的值函数代入贝尔曼优化方程中，得到新的策略。我们再将新的策略反过来输入到神经网络中，更新网络权重。通过不断迭代该过程，我们可以逐渐逼近最优值函数，并找到最优策略。

总之，无限时间值函数迭代是一种有效的动态规划算法，并且通过使用函数逼近技术，我们可以加快算法的收敛速度。在这个例子中，我们演示了如何使用神经网络来进行函数逼近。