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网站建设客户在哪里找,网站建设与维护期末试卷,安装网站程序的流程,韩国 网站设计无限期强化学习中的线性规划与策略空间近似方法 在无限期动态规划（DP）问题的求解中，线性规划和策略空间近似是两种重要的方法，下面将详细介绍它们的原理、应用及相关问题。 精确与近似线性规划 在无限期DP问题的精确求解中，线性规划是一种有效的方法。对于α - 折扣问题…无限期强化学习中的线性规划与策略空间近似方法在无限期动态规划（DP）问题的求解中，线性规划和策略空间近似是两种重要的方法，下面将详细介绍它们的原理、应用及相关问题。精确与近似线性规划在无限期DP问题的精确求解中，线性规划是一种有效的方法。对于α - 折扣问题，J* 是满足特定约束条件下的最大向量 J。具体来说，约束条件为：[J(i) \leq \sum_{j=1}^{n} p_{ij}(u) [g(i, u, j) + \alpha J(j)]]对于所有的 (i = 1, \ldots, n) 和 (u \in U(i))。而 J(1), …, J(n) 则是以下线性规划问题的解：[\begin{align}\maximize \sum_{i=1}^{n} J(i) \\mathrm{subject\ to} \text{ 约束条件 (4.81)}\end{align}]为了验证这一点，可以使用值迭代（VI）算法，从初始条件向量 (J_0 = [J(1), \ldots, J(n)]) 开始生成向量序列 (J_k = [J_k(1), \ldots, J_k(n)])，其中：[J_0(i) \leq \min_{u \in U(i)} \sum_{j=1}^{n} p_{ij}(u) [g(i, u, j) + \alpha J_0(j)] = J_1(i)]对于所有的 (i)。通过这个不等式可以证明：[J_0(i) \leq