强化学习--蒙特卡洛法

现实生活中，模型往往是未知的。我们使用蒙特卡洛采样一段机器与现实交互的s-a轨迹，来帮助机器改进自己。
所有截图材料来自cs234

蒙特卡洛的好处是，他不需要很多假设，例如不需要state是marcov的。
蒙特卡洛算法有两种:首次访问（仅使用每个轨迹当中s第一次出现时的回报对Vπ(s)V^\pi(s)Vπ(s)估计），每次访问（使用每个轨迹当中s每次出现时的回报对Vπ(s)V^\pi(s)Vπ(s)估计）

首次访问
每次访问
还有一个基于每次访问的变种，滑动平均，假定环境随着时间变化：

当然，当α>1N(s)\alpha>\frac{1}{N(s)}α>N(s)1时才体现这个遗忘旧知识的特性。

习题：

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