離散事件動態(tài)系統(tǒng)--馬爾科夫鏈

1、2022-1-61/ 51課程基本情況n課程性質(zhì)：非學(xué)位課n學(xué)時數(shù)/學(xué)分：32/2 n周學(xué)時：4 （后面有調(diào)整）n授課形式：(a) 主講面授； (c) 文獻(xiàn)報告和自由討論n應(yīng)用領(lǐng)域：網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析、移動機(jī)器人、智能交通、生產(chǎn)自動化和供應(yīng)鏈管理、Agent系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)控制優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)可靠性分析，以及其它有關(guān)決策優(yōu)化、控制和智能學(xué)習(xí)等。n前期課程內(nèi)容：高等數(shù)學(xué)、概率論、線性代數(shù)n考核方式：考查（含課程總結(jié)、文獻(xiàn)匯報）2022-1-62/ 51課程內(nèi)容 1.離散事件動態(tài)系統(tǒng)基本概念、分類、研究方法2.隨機(jī)離散事件動態(tài)系統(tǒng)的基本仿真技術(shù)3.Markov決策過程（含Markov鏈，半Mar

2、kov決策過程）基本知識4.動態(tài)規(guī)劃（dynamic programming）和仿真優(yōu)化：主要介紹Bellman最優(yōu)方程，策略迭代和數(shù)值迭代。5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）技術(shù)：主要介紹Monte-Carlo方法、TD學(xué)習(xí)、Q學(xué)習(xí)和SARSA學(xué)習(xí)等。6.神經(jīng)元/逼近動態(tài)規(guī)劃（neuro-dynamic programming） 7.多Agent學(xué)習(xí)探討8.實(shí)例分析 2022-1-63/ 51第一章離散事件動態(tài)系統(tǒng)基本概念、分類和研究方法2022-1-64/ 51基本概念n隨著高新技術(shù)的迅猛發(fā)展，現(xiàn)實(shí)世界中涌現(xiàn)了大量的復(fù)雜人造系統(tǒng)（如計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、通信網(wǎng)絡(luò)、柔性制造系

3、統(tǒng)、CIMS、交通管理系統(tǒng)、軍事指揮系統(tǒng)等）。這些系統(tǒng)的共同特征是：系統(tǒng)的演化過程不能由通常的物理定律來描述，而是服從一些由人為規(guī)定的復(fù)雜規(guī)則，并由一系列相互作用的離散事件所決定。n 這樣的一類人造系統(tǒng)常被描述為離散事件動態(tài)系統(tǒng)（Discrete event dynamic system，DEDS）。n事件：使DEDS狀態(tài)發(fā)生變動的一個行動或事情。2022-1-65/ 51nDEDSDEDS與一般動態(tài)系統(tǒng)的差別：與一般動態(tài)系統(tǒng)的差別：通常的連續(xù)變量動態(tài)系統(tǒng)(CVDS)，其動態(tài)特性滿足一定的物理定律，可用微分方程或差分方程來描述。 例如經(jīng)典力學(xué)下的質(zhì)點(diǎn)運(yùn)動方程等可以描述為nDEDSDEDS基本概

4、念基本概念: : 由一些相互作用的離散事件構(gòu)成，并且由它們觸發(fā)而引起狀態(tài)轉(zhuǎn)移（演化）的一類動態(tài)系統(tǒng),它所含的事件的發(fā)生在時間和空間上都是離散的。( )( ( ), ( ), ) ( )( )(1)( ( ), ( ) ( )( )x tf x tu ttAx tBu tx kf x ku kAx kBu k&微分方程差分方程：線性系統(tǒng)2022-1-66/ 51例1 柔性制造系統(tǒng) 待加工工件緩沖器工作臺1已加工工件緩沖器待加工工件緩沖器工作臺M已加工工件緩沖器Sn2Sn1智能倉庫自行小車2022-1-67/ 51例2 機(jī)器人自動裝配線（ROBOTIC ASSEMBLY LINE）2022-1-6

5、8/ 51例3 開排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)01服務(wù)站1緩沖器服務(wù)站2緩沖器服務(wù)站3緩沖器02010310q11q12q13q20q21q22q23q30q31q32q33q2022-1-69/ 51通信系統(tǒng)中的接入控制2022-1-610/ 51基本分類和研究方法DEDS的三個層次模型：n 邏輯層次模型（確定性）主要有形式語言，有限自動機(jī)，Markov鏈，Petri網(wǎng)等(不可時序化）：模型不可賦時，只考慮表征系統(tǒng)行為的符號的順序關(guān)系n 代數(shù)層次模型（確定性）主要有極大極小代數(shù)，有限遞歸過程等（可時序化可時序化）n 統(tǒng)計(jì)層次模型（隨機(jī)性）主要有Markov過程，半Markov過程或廣義半Markov過程，各種類

6、型的排隊(duì)網(wǎng)絡(luò)等（可時序化可時序化、采用仿真方法）2022-1-611/ 51DEDS統(tǒng)計(jì)性能層次的研究情況從九十年代開始，統(tǒng)計(jì)性能層次的研究已成為DEDS研究領(lǐng)域的一個重要方面，主要包括以下兩個研究方向：u系統(tǒng)的性能分析：主要是靈敏度分析u優(yōu)化理論和應(yīng)用研究：Markov控制（決策）過程方法及優(yōu)化問題已成為當(dāng)前DEDS領(lǐng)域的一個令人注目的熱點(diǎn)，也是本課程的主要介紹對象。拓展：SMDP、POMDP、HMM、HDS建模2022-1-612/ 51第二章隨機(jī)離散事件動態(tài)系統(tǒng)的基本仿真技術(shù)2022-1-613/ 51隨機(jī)變量n隨機(jī)變量：粗略的說就是能取不同數(shù)值的量n非隨機(jī)的（確定性的數(shù)值，永不改變）

7、：太陽系中的太陽個數(shù)n隨機(jī)的：一個人一天接到的電話個數(shù)，每天都不一樣2022-1-614/ 51概率n實(shí)驗(yàn)（experiment）：考試，擲骰子，打球比賽，扔硬幣n一次實(shí)驗(yàn)對應(yīng)一個輸出X，考慮實(shí)驗(yàn)的輸出是隨機(jī)變量，可取多個值。n（pass，fail），（1，2，3，4，5，6），（win，lose），（heads，tails）n事件：擲骰子，點(diǎn)數(shù)為2，或者為偶數(shù)n事件的概率：事件發(fā)生的機(jī)會（chance）或可能性（likelihood），m次實(shí)驗(yàn)中，事件A發(fā)生n次，則概率為 P(A)=lim m(n/m) 0,12022-1-615/ 51加數(shù)法則（ADDITION LAW）n互斥事件（mut

8、ually exclusive）n復(fù)合事件（compound）：由互斥事件構(gòu)成，如多次擲骰子中，出現(xiàn)偶數(shù)的事件由分別出現(xiàn)2，4或6的互斥事件構(gòu)成。若復(fù)合事件E由A1，,An構(gòu)成，則P(E)=P( A1)+ P(An)n復(fù)雜事件（complex）：未必由互斥事件構(gòu)成，如擲骰子，出現(xiàn)質(zhì)數(shù)（2，3，5）或偶數(shù)（2，4，6）的事件P(AB)=P( A)+ P(B)-P(AB)AB2022-1-616/ 51乘積法則（MULTIPLICATION LAW）n獨(dú)立事件（independent）：兩個事件中，一個事件的出現(xiàn)不依賴于另外一個。反之為相關(guān)事件（dependent）。扔硬幣，第一次為heads的事

9、件A與第二次為tails的事件B相互獨(dú)立。定義事件E表示第一次為heads且第二次為tails的事件，則P(E)P(A B)=P( A) .P(B)n互斥的就無所謂相關(guān)不相關(guān)；非互斥的，則有可能獨(dú)立，則P(A B)=P( A) .P(B)。n既不互斥又不獨(dú)立，則P(A B)=P( A) .P(B|A)= P( B) .P(A|B)， 其中，P(B|A)和P(A|B)為條件概率。（若A、B獨(dú)立，則？）2022-1-617/ 51概率分布離散變量隨機(jī)變量取值可能是離散的，如1,4.5,18,1969，也可能是連續(xù)的，如區(qū)間0 10。先考慮離散變量n離散隨機(jī)變量：擲骰子游戲中，輸出X 1,2,3,4

10、,5,6，其中X為1的概率記P(X=1)=1/6，一般地， P(X=k)=l，對應(yīng)一個概率質(zhì)量函數(shù)（Prob. Mass function, PMF），即f(x)，表示概率P(X=x)。nP(Xk)=l表示隨機(jī)變量X不超過k的概率為l，該函數(shù)表示累積分布函數(shù) （Cumulative distribution function, CDF，有時簡稱分布函數(shù)），記為F(X=k)或F(x)，滿足nF(X=k)kx=af(x)（從X的最低可能值a到k的所有pmf值的和）nPMF CDF2022-1-618/ 51概率分布連續(xù)變量連續(xù)隨機(jī)變量：例如連續(xù)兩次所接電話之間的時間差n概率密度函數(shù)（Prob. d

11、ensity function, PDF對應(yīng)離散情況的PMF），仍記為f(x). 分布函數(shù)滿足()( )kaF Xkdxf x()1, ( )0 if or ( )baF Xbdxf xxaxbf x( )( )dF xf xdx2022-1-619/ 51隨機(jī)變量的期望值和標(biāo)準(zhǔn)偏差n離散隨機(jī)變量的期望值（expected/mean/average value）( )( )xE Xxf x( )( )xE Xdxxf xn連續(xù)隨機(jī)變量的期望值n均值不能說明一個隨機(jī)變量任何特性，只有同標(biāo)準(zhǔn)偏差一起才能說明。隨機(jī)性完全體現(xiàn)在PDF、PMF或CDF。n標(biāo)準(zhǔn)偏差：隨機(jī)變量對其均值的平均偏離的估計(jì)，定義

12、21*21()()()(1),(),niikiiXXxanannxmkXmk若 是 次實(shí)驗(yàn)的平均值(則 個偏差不是獨(dú)立的)若隨機(jī)變量 的均值 已知(則 個偏差是獨(dú)立的)n標(biāo)準(zhǔn)偏差的平方稱為方差2()X2022-1-620/ 51極限定理（Limit Theorems）n中心極限定理：1212,()lim ()nnnXXXXE XXXnLLL令為獨(dú)立隨機(jī)變量序列，具有均值的共同分布，則以概率1樣本均值收斂于期望12212122,nnnnnXXXXXXXYnnXXY LLLLL令為同分布的獨(dú)立隨機(jī)變量序列，具有均值 和方差，定義則時，則不管原來的分布為什么， 的分布逐漸變?yōu)榫禐?和方差為的正態(tài)分

13、布。n強(qiáng)大數(shù)定律：2022-1-621/ 51仿真中的基本概念n離散事件仿真仿真主要涉及隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生和隨機(jī)系統(tǒng)仿真模型n動態(tài)系統(tǒng)動態(tài)系統(tǒng)：系統(tǒng)（行為）隨時間變化n狀態(tài)狀態(tài)：描述系統(tǒng)（行為）隨時間變化的物理量。如排隊(duì)系統(tǒng)的隊(duì)長，庫存量，帶寬占用率等。n支配（控制）變量支配（控制）變量（governing variable）：動態(tài)系統(tǒng)的行為受這些變量支配、控制（操縱），如排隊(duì)系統(tǒng)中的服務(wù)時間和相鄰顧客到達(dá)時間間隔。n隨機(jī)系統(tǒng)隨機(jī)系統(tǒng)：控制變量是隨機(jī)變量的系統(tǒng)，其行為受隨機(jī)變量支配。2022-1-622/ 51模型n實(shí)體（模型）實(shí)體（模型）：小型飛機(jī)模型，模擬仿真系統(tǒng)n抽象（數(shù)學(xué)）模型抽象（數(shù)學(xué)）模型

14、：方程，函數(shù)，不等式，計(jì)算機(jī)程序等。幫助理解，分析，預(yù)測系統(tǒng)行為.n建模建模一般基于一些假設(shè)，如系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，支配變量的分布。排隊(duì)系統(tǒng)中的指數(shù)服務(wù)和到達(dá)間隔。n為研究大規(guī)模復(fù)雜隨機(jī)系統(tǒng)，可用計(jì)算機(jī)程序模擬系統(tǒng)行為（為支配隨機(jī)變量產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)），這樣的程序可稱為仿真模型。n仿真模型亦可用于優(yōu)化，特別是無法或難以建立數(shù)學(xué)模型時。產(chǎn)生仿真優(yōu)化。2022-1-623/ 51為什么研究隨機(jī)系統(tǒng)n很多實(shí)際系統(tǒng)是隨機(jī)系統(tǒng)，如通訊網(wǎng)絡(luò)n通過研究，可以改變這些系統(tǒng)，使其更有效運(yùn)行（或降低其運(yùn)行代價）2022-1-624/ 51隨機(jī)系統(tǒng)的仿真模型n隨機(jī)系統(tǒng)的建模第一步是要尋找支配隨機(jī)變量的分布。n分布的作用：數(shù)學(xué)模型中

15、用于建立表達(dá)式；仿真模型中用于產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，以便計(jì)算機(jī)來模擬系統(tǒng)的行為，即重構(gòu)實(shí)際系統(tǒng)發(fā)生的事件（產(chǎn)生支配隨機(jī)變量的值）。n隨機(jī)變量分布的獲取：從實(shí)際系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行分布函數(shù)擬合2022-1-625/ 51隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生-均勻分布隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生（人工產(chǎn)生?。┚€性同余隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生線性同余隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生（linear congruential generator）nIj+1(aIj mod m): aIj 被m除的余數(shù)， a和m為正整數(shù)，I0小于等于m，Ij0,m是隨機(jī)序列。如a=2, m=20, I0 =12,則有12,4,8,16,12,4,8,16,12,.n適當(dāng)選擇a和m，則得到0和m之間的所有整

16、數(shù)序列（m-1個），第i個整數(shù)xi代表（決定了）第i個隨機(jī)數(shù)yi=xi/m，每個yi的可能性相同（ xi 在原來的序列集里出現(xiàn)一次）。m越大，yi越接近于服從0,1之間均勻分布的自然隨機(jī)數(shù)。nI0是種子，能產(chǎn)生的最大隨機(jī)數(shù)個數(shù)是m-1。若m2321，對應(yīng)個數(shù)21474836462022-1-626/ 51隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生n實(shí)際中，若周期短（m?。瑒t隨機(jī)數(shù)會重復(fù)，導(dǎo)致結(jié)果變壞（隨機(jī)數(shù)不獨(dú)立，不再服從均勻分布）。nIj+1(aIj mod m)中的aIj可能會超出計(jì)算機(jī)表達(dá)能力。nSchrage逼近因數(shù)分解：Q= a(Ij mod q)-rIj /q，q和r是正整數(shù)n隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生機(jī)制無需計(jì)算aIj n對

17、(a, b)間的任何均勻分布，其隨機(jī)數(shù)x都可由(0, 1)之間的隨機(jī)數(shù)y產(chǎn)生: x=a+(b-a)y. （映射?。? 0otherwisejIQif QQm2022-1-627/ 51隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生-其它分布逆函數(shù)方法n指數(shù)分布的累積分布函數(shù)為( ) 1,0 xF xe 1.產(chǎn)生一個隨機(jī)數(shù)y，服從（0，1）之間的均勻分布，令其為指數(shù)分布的CDF的值，即F(x)=y2.反解x，即ln(1)1lnor xyyexyx 2022-1-628/ 51使用隨機(jī)數(shù)的事件重構(gòu)n以單個服務(wù)臺排隊(duì)為例，兩個支配變量：n相繼到達(dá)時間間隔ta。n服務(wù)者為一個顧客的服務(wù)時間ts。n根據(jù)各自分布產(chǎn)生兩個隨機(jī)序列ta,ts，

18、例如ta=10.1, 2.3, 1, 0.9, 3.5; ts=0.1, 3.2, 1.19, 4.9, 1.1.n可構(gòu)造兩種事件發(fā)生n到達(dá) tan離開n空閑：10.1+2.2 tsn使用率（utilization）：1-12.3/22.79n長時段仿真（long run）10.12.3-0.12022-1-629/ 5110 lim,( ) lim, ( ) t niinTTiwWnQ t dtQQ tT隊(duì)列中顧客的平均等待時間（ 是顧客號）隊(duì)列中的平均顧客數(shù)為 時刻的隊(duì)長足夠大的仿真：指定的精度牽水平內(nèi)，再涉到隨機(jī)數(shù)增加樣本，待估計(jì)的值 不再改變。獨(dú)立樣本（）可終止的系統(tǒng)和非終產(chǎn)生！止的系

19、統(tǒng)2022-1-630/ 51第三章Markov決策過程基本知識2022-1-631/ 51EXAMPLES THE DETERMINISTIC SHORTEST PATH PROBLEM nTransition from one city to the next one is deterministic:Each control (or action) at a given city leads to a unique and certain successor citynThe objective is to find a path among all possible paths, wh

20、ich has the minimum costnThis problem can be solved effectively by dynamic programmingTermination cityInitial cityFig.1Path programming for a traveling sales man 2022-1-632/ 51Fig.2 : The shortest path problem *min,: The optimal cost from city to the termination,: The cost for the transition from to

21、 jig i jjiig i jij 327941381314Bellman equation(反向遞推，從K節(jié)點(diǎn)出發(fā))：2022-1-633/ 51EXAMPLES STOCHASTIC SHORTEST PATH (SSP) PROBLEM nTransition from one state to the next one is stochastic, that isEach action at a given state may lead to several possible successor states, and each transition, e.g. from state

22、 C to state F, will generate a cost, which may be dependent on the actionTermination city(Termination state)Initial city (initial state)Fig.3 Path programming for a signal in communication systems 2022-1-634/ 51Examples Transition for signals in the SSP problemsTransition probability: P(E| C, d); Ge

23、nerated cost: f (C, d, E)P(E| C, d)+P(F| C, d)+P(G| C, d )=1;P(G| C, d); f (C, d, G)ddBCDEFGP(F| C, d); f (C, d, F)P(G| C, d ); f (C, d, G)nThe essence of the problem is how to reach the termination state with minimum expected costP(E| C, d); f (C, d, E)2022-1-635/ 51Mathematic models for Markov cha

24、ins System EvolutionDecision epoch: t Decision epoch: t +1 Action: dtdt+1Cost: ft(Xt,dt)ft+1(Xt+1,dt+1)XtXt+1P(Xt+1| Xt, dt)nMarkov property: state transition is independent of the history, i.e., transition from Xt to Xt+1 is only determined by current state Xt and selected action dt狀態(tài)序列行動序列代價序列2022

25、-1-636/ 51Mathematic models for Markov chainsBasic model parametersControlled Markov chain: : 0, 1, 2, , or 0,1,2, : (generic state ); : (generiDecisio n epochsSc action ) : ( , ) or ( , , ) , tate spaceAction setRe r wa ds iDdDf i df i d jiNst, : ( | , ) or ( )A model is called if rewards aTransiti

26、on proband transition prationobabibilitieslities are independent of timy reaijdDp j i dp d2022-1-637/ 51MATHEMATIC MODELS FOR MARKOV CHAINS CLASSIFICATION OF POLICIES 000111,101 of a controlled Markov chain when evolving from state to : , is a sequence as , where each is a distribution over Stochast

27、ic policacHistor y y nnnnnnnXXXdX dXdXHV LLFtion set if history is given: ( |)0 1, ( |)=1 ( is selected deterministic policywith prob. ( |)A is a mapping : (Given a history, a special action is nnnnnnnd DnnddddHDFFFF01 selected w.p.1, ( |)1 for a fixed action d): ( |)( |) (Deterministic) Markov poli

28、c(Dey: : : , : terministic) poliStochastic Markov policyStatci na yyrDonnnnnnnddd XDD LFFenote a stationary policy as , the set as , and ( (1), (), ( )for a finite state apace. state-action map (look-up table)svvvv Mv iL2022-1-638/ 51MATHEMATIC MODELS FOR MARKOV CHAINS PERFORMANCE CRITERIA 100100 Fi

29、nite horizon problem (cost accumulates over a finite number of stages)Discounted( )()1Average( )()criteriacriteri()aNvNnnnnNnNnnnNviEfXv XXifXiEfXv XXiNv X ： ：00, if Infinite horizon problem (cost accumulates infinitely)Discounted criteria()0total discounInfinite horizon expected cost: , 01( )() 01

30、Fted vNnnnNnfiEfXv XXXiXv 100Infiniteor stochast horizon exic shotest path problepected (every stage) aExpected totalveram, 1 is possible: Average criterige cost costua: 1( )lim(), nichor faNvnnNniEfXv XXiN ( )i,nvvii011?（）, 2022-1-639/ 51MATHEMATIC MODELS FOR MARKOV CHAINSOPTIMIZATION PROBLEM ,(,)

31、A controlled Markov chain can be denoted bytransition matrix: ( | , ( ) performance function: ( (1, (1) , (2, (2), (, ()Optimization objectiv vvnvi jvXXD PfPfp j i v ifvfvf M v M*argminargmin or e is to select a policy minimizing the chosen performance criteria, that isNote that the received cost is

32、 by now assumed when an action is t immeaken diat evvvvssvv What happens if the cost is accumulated with time before the process jumps to the next st!ate? 2022-1-640/ 511If an action is taken at state , the generated cost is accrued with time at period , , then we have to consider the sojourn time .

33、 So (, () represents the received cost v ennnnnnXT TTf X v X011 Under , if the underlying chain , is , and distribution of only relies on , and (), leads to a seery unit timemi-MDP (SMDP)Especially if the diMarkovsanti rnnnnnvX XXTXXv X ibution is , leads to continuouexponentias-timle MDPSEMI-MARKOV

34、 DECISION PROCESSES (SMDPS) FROM MARKOV CHAIN TO SMDP 0000 Decisi () (, () on epoch: Action:Cost (rate : )Tv Xf Xv X()(, ()nnnnTv Xf Xv X0121 nnXXXXX1111()(, ()nnnnTv Xf Xv X1nnnTTT一次仿真：2022-1-641/ 51BASIC CONCEPTS FOR MDP01, embedded Markov chaiDeterministic stationar y policy :, write ( (1), ()Tra

35、nsition matrix of the , nInfinitesimal ge( , ( ), nerator (nvi jvijvDvvv MXXXPp i v ijAa v ,00( )(, ()|,( ) satisfies ( (1), (2), ()Average-cost performance crite ria (infinite horizon) under polic y 1limNi jvvsTvttNNviEf Xv Xdt Xi iiAdiagMPIT00,If underlying Markov chain for policy is unichain, the

36、n ( ) ( )(, ()|,Discounted-cost performance criterialimNsvvTvttsNtvviiEf Xv Xdt Xi ivei 保守矩陣與策略v有關(guān)2022-1-642/ 51PROBLEM FORMULATION (3) OPTIMIZATION OBJECTIVE*argminargminIf consider continuous-time MDP or SMDP, the objective is to find Stationary distributio or of states ( (1),(n2),()vvvvvvvvssvvM

37、Balance equations: Markov Chain: ,1 Continuous MDP: 0,0,1 1,1,1vvvvvvvvvPP eeeAA eee2022-1-643/ 51Potential-based optimization via numerical computation (1) performance potential00Definition of performance potential via Poisson equation (Cao 1997) MDP: () MC: () ( ) ()Performance vvvvvvvvvnvnnnIAefI

38、PefgiEf Xv XXgig *potential-based Bellman optimality equation MDP: 0min MC: min()0 or min0Optimization sssvvvvvvvvvvvvvvvvfA gfPI gfP gge based on potentials have two advantages: Optimization of , and can be unified through potentials; Optimization algorithmSMDP MDPMCaverage- and discounted criteria

39、s for both can be unified whether they are realized by numerical computation or simulation2022-1-644/ 51Reinforcement learning of potentials00A continuous-time MDP (or SMDP) can be treated as a uniformized MC (UMC)Definition of the performance potential for UMC via sample path ( ) () TDvnvnnngiEf X

40、v XXi111 ( ) learning of the performance potential (, ()()() : (1)()( )if ( ) ( ) 1 otherwis( ):( )(r( )e)o vvvnnnnnvvnvnnnnnnnvnnndfX v XgXgXf X vgigiXziXiz izzzdiii 1( )if ( )1otherwisennnziXii(unified temporary difference)(eligibility trace)2022-1-645/ 51SEMI-MARKOV DECISION PROCESSES (SMDPS) REL

41、ATIONS OF DIFFERENT MODELS MDPContinuous-time MDPDiscrete-time MDP(Markov chain)SMDPnIn many cases, the study of a SMDP is realized by transforming to a controlled Markov chain, if the model is knownE.g., such as a preventive problem provided in the book Simulation-based optimizationFig. 5 Relations

42、 of different models 2022-1-646/ 51OPTIMIZATION METHODS & DIFFICULT PROBLEMS OVERVIEW OF DIFFERENT OPTIMIZATION METHODSnNumerical computation Value iteration Policy iteration (Non) Linear programmingnSimulation methods Monte-Carlo methods Reinforcement learning Neuro-dynamic programmingIs model know

43、n?Yes: TD learning (model-based)NO: Q-learning (model-free)Disadvantages: Model need to be known Computation of matrix inverse is difficult for large scale problems! For finite horizon models backward induction (dynamic programming)2022-1-647/ 51OPTIMIZATION METHODS & DIFFICULT PROBLEMS SOME VARIANT

44、S ON THE BASIC MODELnBasic and simplest models: Markov chains State space and action set are both finite Stochastic process is ergodicnThere are many problems appearing now! Decisions may be made in continuous time SMDP There may be a continuum of states or actions e.g. compact Model parameters may

45、not be known or uncertain Robust decision/simulation methods System state may be not observable POMDP or HMM2022-1-648/ 51第三章動態(tài)規(guī)劃（dynamic programming）2022-1-649/ 51 動態(tài)規(guī)劃是運(yùn)籌學(xué)的一個分支，是求解多階段決策過程的最優(yōu)化數(shù)學(xué)方法。20世紀(jì)50年代初美國數(shù)學(xué)家 R.E.Bellman 等人在研究多階段決策過程的優(yōu)化問題時，提出了著名的最優(yōu)化原理，把多階段過程轉(zhuǎn)化為一系列單階段問題，逐個求解，創(chuàng)立了解決這類問題的新方法動態(tài)規(guī)劃。 20

46、22-1-650/ 51n多階段決策過程多階段決策過程( multi-step decision process ) 指這樣一類特殊的活動過程，過程可以按時間順序分解成若干個相互聯(lián)系的階段，在每一個階段都需要做出決策，全部過程的決策是一個決策序列。n最優(yōu)化原理最優(yōu)化原理 作為整個過程的最優(yōu)策略具有這樣的性質(zhì)：無論過去的狀態(tài)和決策如何，相對于前面的決策所形成的狀態(tài)而言，余下的決策序列必然構(gòu)成最優(yōu)子策略。也就是說，一個最優(yōu)策略的子策略也是最優(yōu)的。2022-1-651/ 51模型分類以以“時間時間”角度可分成角度可分成： 離散型和連續(xù)型。從信息確定與否可分成從信息確定與否可分成： 確定型和隨機(jī)型。從

47、目標(biāo)函數(shù)的個數(shù)可分成從目標(biāo)函數(shù)的個數(shù)可分成： 單目標(biāo)型和多目標(biāo)型。2022-1-652/ 51確定性問題Fig. : The shortest path problem *min,jig i jj327941381314Bellman equation(反向遞推)：2022-1-653/ 51隨機(jī)問題Bellman equation(反向遞推)： *min, ,minuvvviE f i u jj i ufP2022-1-654/ 51My previous work Potential-based policy iteration11By solving an easy subproblem argminor argminksksvvvkvvvvkvvfA gvfP gBy solving Poisson equationor by estimate/learning via simulationPolicy evaluationkvgkvgPolicy improvement1kvFig. 6 Illustration