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中酒颐和 时间折扣策略大致的步骤

  1. 初始化参数:首先,它会设置贴现率γ,它决定了对未来奖励的重视程度。
  2. 计算未来奖励的价值:在每个时间步t,智能体会根据当前状态和行动获得即时奖励R_t,并考虑接下来所有时间步的未来奖励。每一项未来奖励都要乘以相应的贴现因子γ^(t+n),其中n是从当前时间步到未来奖励发生的时间间隔。
  3. 更新价值函数:使用强化学习算法(如Q学习等)更新价值函数或策略,将未来奖励贴现后的价值纳入考量。
  4. 决策制定:基于更新后的价值函数或策略,智能体在每个时间步选择一个动作,目标是最大化未来(贴现后)奖励的累计和。
  5. 重复学习过程:智能体在与环境的不断交互中,持续迭代上述步骤,不断优化其策略,以便在考虑时间折扣的情况下,更好地平衡短期与长期的利益。
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