20170520 BADI增强学习

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20170520 BADI增强学习

一.要求:Tcode:FF_5 导入数据运行时,产生财务凭证之前修改某些字段值.Exmp:FEBRE-VWEZWBKPF-XBLNRFEBEP-CHECTBSEG-ZUONR there is a business Add-in(BADI) with the definition name FEB_BADI thatis called immediately before the standart posting in program RFEBBU00.In the case, you can…

马里奥AI实现方式探索 ——神经网络+增强学习

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…

增强学习（三）----- MDP的动态规划解法

上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的增强学习). 那么如何求解最优策略呢?基本的解法有三种: 动态规划法(dynamic programming methods) 蒙特卡罗方法(Monte Carlo methods) 时间差分法(temporal difference). 动态规划法是其中最基本的算法,也是理解后续算法的基础,因此本…

Multi-armed Bandit Problem与增强学习的联系

选自<Reinforcement Learning: An Introduction>, version 2, 2016, Chapter2 https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/bookdraft2016sep.pdf 引言中是这样引出Chapter2的: One of the challenges that arise in reinforcement learning, and not in other kinds of learning…

增强学习（四） ----- 蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)

1. 蒙特卡罗方法的基本思想蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法,它使用随机数(或伪随机数)来解决计算的问题,是一类重要的数值计算方法.该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗,而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法. 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法,假设我们需要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如积分)的复杂程度是成正比的.而采用蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?首先你把图形放到一个已知面积的方框内,然后假想你有一些豆子,把豆子均匀地朝这个方框内撒,散好后数这个图形之中有多少…

增强学习————K-摇臂赌博机

探索与利用增强学习任务的最终奖赏是在多步动作之后才能观察到,于是我们先考虑最简单的情形:最大化单步奖赏,即仅考虑一步操作.不过,就算这样,强化学习仍与监督学习有显著不同,因为机器要通过尝试来发现各个动作产生的结果,而没有训练数据告诉机器应当做什么动作.简而言之:缺少标记: 想最大化单步奖赏要考虑两个方面:一是需要知道每个动作带来的奖赏,而是要执行奖赏最大的动作. 实际上,单步强化学习任务对应了一个理论模型,即“K-摇臂赌博机”.什么是摇臂赌博机,就是,如图所示,赌徒投入一个硬币后,选择一个摇杆,…