AlphaGo не только внесла огромный вклад в науку об искусственном интеллекте, но и стимулировала дальнейшие исследования и разработки в области RL. Она вдохновила создание более сложных и мощных систем, способных решать задачи в различных областях, от игр до реального мира. Этот проект стал примером того, как RL может использоваться для разработки систем, которые могут превосходить человеческие способности в решении сложных задач.
OpenAI Gym
OpenAI Gym – это универсальная платформа, созданная для разработки и тестирования алгоритмов усиленного обучения (RL). Она предоставляет обширный набор сред, которые варьируются от простых задач управления маятником до сложных видеоигр. OpenAI Gym стал важным инструментом для исследователей и разработчиков, позволяя стандартизировать и упрощать процесс создания и тестирования новых RL алгоритмов.
Одним из ключевых преимуществ OpenAI Gym является его гибкость и модульность. Платформа поддерживает различные типы сред, включая классические задачи управления, такие как CartPole и MountainCar, задачи робототехники с использованием симуляторов MuJoCo и робототехнической среды Roboschool, а также сложные видеоигры на базе платформы Atari и Doom. Это разнообразие позволяет исследователям тестировать алгоритмы в различных контекстах и условиях, оценивая их универсальность и адаптивность.
OpenAI Gym способствует стандартизации процесса тестирования алгоритмов RL. Это достигается благодаря единому интерфейсу, который упрощает взаимодействие с различными средами. Исследователи могут легко переключаться между разными задачами и сравнивать результаты различных алгоритмов на одних и тех же тестовых наборах. Такая стандартизация важна для объективной оценки производительности алгоритмов и выявления их сильных и слабых сторон.
OpenAI Gym также играет ключевую роль в разработке и валидации новых алгоритмов RL. Благодаря разнообразию доступных сред, исследователи могут разрабатывать алгоритмы, которые обучаются и адаптируются к различным типам задач. Это стимулирует инновации и способствует созданию более универсальных и эффективных методов RL. Платформа поддерживает интеграцию с популярными библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, что упрощает процесс разработки и ускоряет экспериментирование.
Одним из важных аспектов OpenAI Gym является активное сообщество пользователей и разработчиков. Сообщество постоянно вносит свой вклад в развитие платформы, добавляя новые среды, улучшая существующие и разрабатывая новые инструменты для исследования RL. Обширная документация и примеры кода помогают новичкам быстро освоиться и начать работу с платформой, а активные форумы и обсуждения способствуют обмену знаниями и опытом.
OpenAI Gym оказал значительное влияние как на академические исследования, так и на индустрию. Благодаря открытости и доступности платформы, большое количество исследовательских групп и компаний используют ее для разработки передовых алгоритмов RL. Публикации на основе экспериментов с OpenAI Gym регулярно появляются на ведущих конференциях по искусственному интеллекту и машинному обучению, что подтверждает важность и актуальность этой платформы.
В заключение, OpenAI Gym стала неотъемлемой частью экосистемы усиленного обучения, предоставляя исследователям мощный инструмент для разработки, тестирования и сравнения алгоритмов RL. Ее вклад в стандартизацию и упрощение процесса разработки способствовал значительному прогрессу в этой области, делая передовые методы RL доступными для широкого круга пользователей.
Робототехника
Робототехника – еще одна область, где RL показывает значительные результаты, помогая роботам обучаться выполнению сложных задач в динамических и непредсказуемых средах.
Автономная навигация
Автономная навигация является одной из самых захватывающих и сложных областей применения усиленного обучения (RL) в робототехнике. Агенты RL играют ключевую роль в обучении роботов самостоятельно передвигаться в различных и зачастую непредсказуемых условиях. Эти системы используют RL для принятия решений в реальном времени, что включает в себя объезд препятствий, выбор оптимальных маршрутов и адаптацию к динамическим изменениям в окружающей среде.
Автономные транспортные средства (робомобили) являются ярким примером использования RL для автономной навигации. Эти автомобили должны уметь безопасно и эффективно передвигаться по дорогам, взаимодействуя с другими транспортными средствами, пешеходами и различными дорожными условиями. Для этого они используют сложные алгоритмы RL, которые позволяют им обучаться на основе реальных и симулированных данных.
В процессе обучения автономные транспортные средства проходят через множество сценариев, таких как объезд внезапно появившихся препятствий, движение в пробках и на высоких скоростях на шоссе. RL позволяет автомобилям изучать оптимальные стратегии поведения, анализируя последствия своих действий и адаптируя свои решения для достижения наилучших результатов. Например, при обнаружении препятствия на дороге агент RL может принять решение о безопасном объезде, учитывая при этом текущую скорость, траекторию движения и наличие других участников дорожного движения.
Адаптация к изменениям в окружающей среде является критически важным аспектом для роботов, особенно в условиях городской среды, где изменения могут происходить очень быстро. Агенты RL обучаются распознавать и адаптироваться к различным ситуациям, таким как дорожные работы, изменения в светофорах, погодные условия и другие непредсказуемые факторы. Это позволяет роботомобильям принимать более обоснованные и безопасные решения, снижая риск аварий и повышая эффективность передвижения.
Эффективное взаимодействие с другими участниками движения также является важной задачей, решаемой с помощью RL. Автономные транспортные средства должны уметь предсказывать действия других водителей и пешеходов, чтобы избегать столкновений и обеспечивать плавное движение. Для этого агенты RL обучаются на данных, собранных в реальных условиях, что позволяет им лучше понимать и предсказывать поведение окружающих.
Кроме транспортных средств, RL применяется и в других областях робототехники**. Например, роботы для складов и логистических центров используют RL для оптимизации маршрутов перемещения и повышения эффективности выполнения задач. В сельском хозяйстве автономные тракторы и роботы для сбора урожая применяют RL для навигации по полям и выполнения сельскохозяйственных работ с минимальными затратами и максимальной точностью.
Применение RL в робототехнике и автономной навигации открывает новые горизонты для разработки умных и адаптивных систем, способных эффективно функционировать в сложных и изменяющихся условиях. С помощью RL роботы могут обучаться на своем опыте, улучшая свои навыки и адаптируясь к новым задачам и условиям, что делает их более надежными и способными к выполнению широкого спектра задач в реальном мире.
Манипуляция объектами с использованием RL
Роботы, обученные с помощью усиленного обучения (RL), демонстрируют высокую эффективность в выполнении сложных задач манипуляции объектами, таких как сборка, сортировка и упаковка. Эти задачи требуют не только точного контроля, но и способности адаптироваться к различным объектам и условиям. RL предоставляет роботам возможность учиться на своих ошибках и постепенно улучшать производительность, что делает их более эффективными и надежными в выполнении таких операций.
Сборка является одной из ключевых задач в производственных процессах, требующей от роботов точного и координированного выполнения действий. Например, при сборке электронных компонентов или сложных механических устройств робот должен точно размещать детали в правильных местах с учетом их формы и размера. Использование RL позволяет роботам обучаться на основе опыта, постепенно совершенствуя свои действия через пробу и ошибку. Это особенно важно в условиях, когда компоненты могут варьироваться по форме или положению, требуя от робота гибкости и адаптивности.
Сортировка различных объектов также является важной задачей, где RL находит широкое применение. В логистических центрах и на складах роботы могут сортировать товары по категориям, размерам или весу, быстро и эффективно перемещая их на соответствующие участки. RL позволяет роботам обучаться оптимальным стратегиям сортировки, минимизируя время и усилия, затрачиваемые на эту операцию. Благодаря способности RL адаптироваться к новым условиям, роботы могут справляться с изменяющимися параметрами задач, такими как изменение типов и количества товаров.
Упаковка требует от роботов не только точности, но и способности к оптимизации пространства. Задачи упаковки часто связаны с укладкой разнообразных предметов в ограниченное пространство, где важно учитывать их форму, размер и хрупкость. RL позволяет роботам разрабатывать стратегии, которые максимизируют использование пространства и минимизируют риск повреждения товаров. Например, робот может обучиться наиболее эффективному способу размещения предметов в коробке, учитывая их вес и устойчивость.
Одним из примеров успешного применения RL в манипуляции объектами является проект Dactyl от OpenAI, где роботизированная рука обучается манипуляции различными объектами. Используя методы глубокого RL, Dactyl научилась вращать и перемещать сложные объекты, такие как кубик Рубика, демонстрируя высокую степень точности и адаптивности. Этот проект показал, что роботы могут обучаться сложным манипуляциям без предварительного знания характеристик объектов, что значительно расширяет их применимость в реальных условиях.
Преимущества использования RL в манипуляции объектами включают способность роботов к самосовершенствованию и адаптации. Роботы, обученные с использованием RL, могут анализировать свои действия и последствия, улучшая стратегии и методы выполнения задач. Это особенно важно в условиях производства и логистики, где точность и эффективность напрямую влияют на экономическую выгоду.
Применение усиленного обучения в робототехнике позволяет создавать роботов, способных эффективно выполнять сложные задачи манипуляции объектами. RL обеспечивает возможность обучения на основе опыта, что приводит к постоянному улучшению производительности и надежности роботов. В условиях производства, логистики и других отраслей роботы, обученные с помощью RL, могут значительно повысить эффективность и точность выполнения операций, способствуя развитию автоматизации и инноваций в этих областях.
Финансовые рынки
Финансовые рынки представляют собой сложную и динамическую среду, где RL находит применение в разработке торговых стратегий и управлении портфелями.
Алгоритмическая торговля
Алгоритмическая торговля представляет собой автоматизированный процесс покупки и продажи финансовых инструментов на основе предопределенных правил и алгоритмов. Она использует программные системы, которые могут принимать решения с минимальным человеческим вмешательством. Один из подходов в алгоритмической торговле включает использование агентов с подкрепляющим обучением (Reinforcement Learning, RL), которые обучаются на исторических данных и текущих рыночных условиях для оптимизации торговых стратегий.
Агенты RL используют модели машинного обучения, чтобы анализировать огромные объемы данных и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Эти агенты способны обнаруживать закономерности и тренды, которые неочевидны при традиционном анализе. Они могут принимать решения в реальном времени, что позволяет им оперативно реагировать на изменения в рыночной среде. Основная цель таких агентов – максимизация прибыли и минимизация рисков за счет адаптивных стратегий, которые учитывают текущие рыночные сигналы.
Примером применения алгоритмов RL в алгоритмической торговле является высокочастотная торговля (HFT). В HFT системы совершают сделки за миллисекунды или даже микросекунды, используя для этого высокоскоростные соединения и мощные вычислительные ресурсы. Такие системы способны обрабатывать огромное количество заявок и моментально реагировать на изменения цен, что позволяет извлекать прибыль из малейших колебаний на рынке. Алгоритмы HFT могут анализировать большие массивы данных, включая новости, финансовые отчеты и другие рыночные сигналы, чтобы быстро и точно принимать торговые решения.
Помимо HFT, существуют и другие типы алгоритмической торговли, такие как арбитражные стратегии, которые используют ценовые диспропорции между разными рынками или финансовыми инструментами. Другой пример – трендовые стратегии, которые основываются на выявлении и следовании за рыночными трендами. Все эти стратегии в той или иной степени могут быть оптимизированы с использованием агентов RL, что позволяет значительно улучшить их эффективность и адаптивность.
Таким образом, алгоритмическая торговля с использованием агентов RL представляет собой мощный инструмент для современного финансового рынка. Она позволяет трейдерам и инвесторам автоматизировать и оптимизировать свои торговые стратегии, снижая риски и повышая потенциальную прибыль в условиях высокой волатильности и неопределенности рынка.
Управление портфелем
Подкрепляющее обучение (Reinforcement Learning, RL) также находит широкое применение в оптимизации управления портфелем, где оно помогает инвесторам эффективно распределять свои ресурсы между различными активами. В традиционном управлении портфелем инвесторы и финансовые аналитики принимают решения на основе исторических данных, фундаментального анализа и рыночных прогнозов. Однако, использование агентов RL позволяет автоматизировать этот процесс и повысить его эффективность за счет более глубокого и динамичного анализа рыночных условий.
Агенты RL обучаются на большом объеме рыночных данных, включая исторические цены, финансовые отчеты компаний, экономические индикаторы и другие значимые факторы. В процессе обучения они выявляют скрытые закономерности и взаимосвязи между различными активами. Это позволяет им разрабатывать стратегии, которые направлены на максимизацию доходности портфеля при минимизации рисков. Один из ключевых аспектов работы агентов RL – их способность адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и быстро реагировать на новые данные, что особенно важно в условиях волатильных рынков.
Применение RL в управлении портфелем включает в себя такие задачи, как выбор оптимального набора активов (asset allocation), ребалансировка портфеля и хеджирование рисков. Например, агенты RL могут автоматически корректировать состав портфеля в ответ на изменения рыночных условий или финансового состояния компаний. Они могут также применять сложные стратегии хеджирования, чтобы защитить портфель от неблагоприятных движений на рынке, используя различные производные инструменты и опционные контракты.
Благодаря своей способности к обучению и адаптации агенты RL могут создавать более устойчивые и прибыльные инвестиционные стратегии по сравнению с традиционными методами. Они могут учитывать широкий спектр факторов и быстро приспосабливаться к новым условиям, что позволяет инвесторам более эффективно управлять своими активами и достигать лучших результатов. Например, в условиях экономической нестабильности агенты RL могут быстро перераспределить ресурсы в более стабильные или перспективные активы, минимизируя потенциальные потери и оптимизируя доходность.
В результате, использование RL для оптимизации управления портфелем представляет собой значительный шаг вперед в области инвестиционного менеджмента. Этот подход позволяет не только автоматизировать процесс принятия решений, но и существенно повысить его точность и адаптивность, что приводит к созданию более эффективных и устойчивых инвестиционных стратегий. Инвесторы, использующие RL, получают возможность более гибко и оперативно реагировать на рыночные изменения, что в конечном итоге способствует достижению их финансовых целей.
Управление ресурсами и оптимизация
Управление ресурсами и оптимизация процессов – важные области применения RL, где он помогает находить эффективные решения для сложных задач распределения и использования ресурсов.
Энергетика
В энергетическом секторе подходы, основанные на подкрепляющем обучении (Reinforcement Learning, RL), играют ключевую роль в оптимизации различных аспектов производства, распределения и потребления электроэнергии. Одним из основных направлений применения RL является оптимизация распределения электроэнергии в сети. Агенты RL обучаются анализировать текущую нагрузку на сети, состояние оборудования, прогнозы спроса и другие факторы, чтобы принимать решения о регулировании потока энергии. Они могут автоматически балансировать производство и потребление электроэнергии, перераспределяя ресурсы в реальном времени, чтобы снизить нагрузку на сеть и предотвратить возможные аварии или перегрузки.
Кроме того, агенты RL используются для управления сетями электроэнергии, что включает в себя оптимизацию работы распределительных и передающих сетей, управление мощностью и напряжением, а также координацию работы различных энергетических источников, таких как солнечные и ветряные фермы, электростанции на основе ископаемого топлива и т.д. Агенты RL могут адаптироваться к изменяющимся условиям в сети и принимать решения, направленные на оптимизацию работы системы, учитывая цели энергоснабжения, стоимостные ограничения и требования безопасности.
Еще одним важным применением RL в энергетике является прогнозирование спроса на электроэнергию. Агенты RL могут анализировать исторические данные о потреблении энергии, метеорологические условия, календарные события и другие факторы, чтобы предсказывать будущий спрос на электроэнергию с высокой точностью. Это позволяет операторам сетей и поставщикам электроэнергии эффективно планировать производство и распределение энергии, минимизируя риски дефицита или избытка энергии и оптимизируя эксплуатационные затраты.
В целом, применение RL в энергетическом секторе способствует повышению эффективности и надежности энергоснабжения, а также снижению затрат на производство и распределение электроэнергии. Автоматизация и оптимизация различных процессов, связанных с управлением энергетическими системами, позволяет сократить временные и финансовые затраты, улучшить качество обслуживания и сделать энергетику более устойчивой к изменениям в рыночных условиях и потребительских требованиях.
Промышленное производство
В промышленности подкрепляющее обучение (Reinforcement Learning, RL) находит широкое применение в оптимизации производственных процессов, что позволяет компаниям повысить эффективность своей деятельности и снизить операционные затраты. Одним из ключевых аспектов применения RL является оптимизация планирования задач, управление запасами и поддержание оборудования.
Агенты RL обучаются на основе исторических данных о производственных процессах, машинном оборудовании, а также требованиях к продукции. Они могут принимать решения в реальном времени, оптимизируя распределение ресурсов и времени работы оборудования, чтобы максимально увеличить производительность и минимизировать простои. Например, агенты RL могут автоматически управлять производственными линиями, регулируя скорость работы оборудования и оптимизируя последовательность операций, чтобы сократить время цикла и улучшить общую эффективность процесса.
Кроме того, RL применяется для управления запасами сырья и компонентов, оптимизируя их уровень на складах и минимизируя издержки, связанные с недостатком или избытком запасов. Агенты RL могут анализировать спрос на продукцию, сезонные колебания, сроки поставок и другие факторы, чтобы оптимизировать заказы и распределение запасов между складами. Это позволяет компаниям снизить издержки на хранение и управление запасами, улучшить сервисный уровень и сократить время доставки продукции.
Еще одним важным применением RL в промышленности является поддержание оборудования. Агенты RL могут анализировать данные о состоянии оборудования, предсказывать возможные сбои и аварии, а также оптимизировать расписание технического обслуживания и ремонта. Это помогает компаниям минимизировать простои оборудования, улучшить его надежность и продолжительность службы, а также снизить затраты на техническое обслуживание и ремонт.
В результате применение RL в промышленности способствует улучшению качества продукции, повышению производительности и снижению операционных затрат. Автоматизация и оптимизация различных аспектов производственных процессов позволяют компаниям эффективнее использовать свои ресурсы и достигать более высоких результатов в условиях конкурентного рынка.
Примеры применения усиленного обучения демонстрируют его потенциал в решении разнообразных и сложных задач. RL продолжает развиваться, открывая новые возможности в различных отраслях. Игры, робототехника, финансовые рынки и управление ресурсами – лишь некоторые из областей, где RL показал свою эффективность, и его использование будет расширяться по мере совершенствования алгоритмов и вычислительных мощностей.
Глава 2. Математические основы RL
В данной главе мы рассмотрим основные математические концепции, лежащие в основе подкрепляющего обучения (Reinforcement Learning, RL), включая марковские процессы принятия решений (MDP) и основные компоненты, такие как состояния, действия, награды и политики.
Марковские процессы принятия решений (MDP)
Марковский процесс принятия решений (MDP) является математической моделью, используемой для формализации задач обучения с подкреплением. Он описывает процесс принятия решений в динамической среде, где агент взаимодействует с окружающей средой, совершая последовательность действий и получая за них награды.
MDP определяется пятью основными компонентами:
1. Состояния (States): Состояния (States) в марковском процессе принятия решений (MDP) представляют собой фундаментальную концепцию, определяющую текущее положение агента в среде в определенный момент времени. Они описывают все возможные конфигурации окружающей среды, которые могут влиять на принимаемые агентом решения. Важно отметить, что состояния могут быть как дискретными, так и непрерывными в зависимости от характера среды и задачи.
Дискретные состояния представляют собой конечное или счетное множество возможных положений агента. Например, в игре на шахматной доске каждая клетка может быть отдельным дискретным состоянием, определяющим расположение фигур. Это позволяет моделировать дискретные сценарии и принимать решения на основе конкретных ситуаций.
Непрерывные состояния, напротив, представляют собой бесконечное множество возможных значений, обычно вещественных чисел. Например, при управлении роботом в пространстве состояниями могут быть его координаты и скорости, которые могут принимать любые значения из определенного диапазона. Это позволяет моделировать сложные динамические системы, где состояния могут изменяться плавно и непрерывно.
Важно иметь точное представление о состояниях среды, так как они определяют доступные агенту варианты действий и напрямую влияют на принимаемые решения. Например, в задаче управления автономным автомобилем состояния могут включать в себя информацию о положении и скорости других транспортных средств, состоянии дороги и т.д. Хорошо определенные и информативные состояния способствуют более эффективному обучению и принятию решений агентом.
2. Действия (Actions): Действия (Actions) в марковском процессе принятия решений (MDP) представляют собой множество всех возможных шагов или операций, которые агент может совершить в каждом состоянии среды. Это ключевая составляющая, определяющая способность агента воздействовать на окружающую среду и изменять её состояние. Действия могут быть как дискретными, так и непрерывными, и они могут сильно различаться в зависимости от конкретной задачи и контекста.
В дискретном случае действия представляют собой конечное или счетное множество отдельных шагов, которые агент может предпринять в каждом состоянии. Например, в игре на шахматной доске действия могут включать в себя ходы каждой из фигур, а в задаче управления роботом на плоскости они могут представлять собой перемещения вперед, назад, повороты и т.д.
В непрерывном случае действия представляют собой бесконечное множество возможных значений, как правило, вещественных чисел. Например, при управлении роботом действия могут быть скорости движения вперед, угловые скорости поворота и т.д. В таких случаях действия могут принимать любые значения из определенного диапазона, что позволяет агенту более гибко и точно реагировать на изменения в окружающей среде.
Важно, чтобы множество действий было определено таким образом, чтобы агент мог достичь своих целей в задаче и эффективно взаимодействовать с окружающей средой. Правильно выбранные действия способствуют успешному выполнению задачи и достижению оптимальных результатов, в то время как неправильный выбор или ограничения на множество действий могут затруднить или даже привести к невозможности достижения поставленных целей.
3. Награды (Rewards): Награды в контексте марковского процесса принятия решений (MDP) представляют собой мгновенные значения, которые агент получает после выполнения определенного действия в конкретном состоянии. Эти награды могут быть положительными, отрицательными или нулевыми и обычно используются для обозначения степени удовлетворения или потерь, связанных с принятием определенного решения. Цель агента в контексте RL состоит в максимизации общей суммы наград за всю последовательность действий, что в конечном итоге должно привести к достижению его целей или оптимальному поведению в среде.
Функция вознаграждения определяется с учетом специфики задачи и желаемых результатов. Например, в игре награды могут быть связаны с достижением определенного уровня или победой, в управлении роботами – с успешным выполнением задачи или избежанием препятствий, а в финансовых приложениях – с получением прибыли или минимизацией потерь. Функция вознаграждения может быть как простой и заранее заданной, так и сложной и зависящей от динамических условий среды.
Важно отметить, что мгновенные награды могут иметь долгосрочные последствия, и агент может выбирать действия с учетом не только текущей награды, но и их влияния на будущие возможности получения наград. Подход к оценке функции вознаграждения является ключевым аспектом в разработке успешных алгоритмов обучения с подкреплением, поскольку правильное определение наград может существенно повлиять на обучение агента и его способность принимать оптимальные решения в различных ситуациях.
4. Политика (Policy): Политика (Policy) в контексте марковского процесса принятия решений (MDP) представляет собой стратегию или правило, определяющее, какие действия должен совершать агент в каждом состоянии среды. Она является ключевым элементом алгоритмов обучения с подкреплением, поскольку определяет стратегию выбора действий, направленную на достижение целей агента и максимизацию его награды.
Политика может быть детерминированной или стохастической в зависимости от того, как она выбирает действия в каждом состоянии. В случае детерминированной политики агент всегда выбирает одно и то же действие для каждого конкретного состояния. Например, если агент находится в определенном состоянии, то он всегда выбирает одно и то же действие. В то время как стохастическая политика определяет вероятностное распределение над действиями в каждом состоянии, позволяя агенту принимать решения с учетом неопределенности или случайности в среде.
Политика может быть изменчивой и подверженной обучению, что позволяет агенту адаптировать свое поведение в соответствии с изменяющимися условиями среды или опытом, накопленным в процессе взаимодействия. Это особенно важно в задачах, где среда может быть динамичной или нестационарной, так как агент должен быстро реагировать на изменения и подстраивать свое поведение для достижения оптимальных результатов.
Определение эффективной политики является центральным вопросом в обучении с подкреплением, и разработка алгоритмов, способных находить оптимальные или приближенно оптимальные политики, является одной из основных задач исследования в этой области. Понимание и использование политик позволяет агентам эффективно и адаптивно взаимодействовать с окружающей средой и достигать своих целей в различных условиях.
5. Модель переходов (Transition Model): Модель переходов (Transition Model) в марковском процессе принятия решений (MDP) является средством описания динамики среды и определяет вероятности перехода между состояниями в результате выполнения определенного действия агентом. Это ключевой элемент, который позволяет агенту предсказывать, какая ситуация может возникнуть после выполнения определенного действия в текущем состоянии.
В явном виде модель переходов может быть представлена в виде функции, которая принимает на вход текущее состояние и выбранное действие, а затем возвращает вероятностное распределение или конкретные состояния, в которые агент может попасть. Например, в игре на шахматной доске модель переходов может определять, какие состояния могут возникнуть после каждого возможного хода фигур.
Однако в реальных задачах часто сложно или невозможно задать явную функцию переходов. В таких случаях модель переходов может быть обучена на основе опыта агента, используя данные о предыдущих взаимодействиях с окружающей средой. Например, в задаче управления роботом модель переходов может быть обучена на основе данных о движении робота и его реакции на внешние воздействия.
Давайте представим простой пример использования модели переходов в контексте игры на шахматной доске.
Предположим, у нас есть шахматная доска, и агент (шахматная программа или игрок) хочет предсказать, в какие состояния он может попасть после совершения определенного хода. В этом случае модель переходов определяет вероятности перехода между состояниями (расположениями фигур на доске) в результате выполнения определенного действия (хода фигурой).
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/chitat-onlayn/?art=70772995&lfrom=174836202&ffile=1) на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
