近似动态规划(ADP)的无限时间值函数迭代的例子

资 源 简 介

近似动态规划(ADP)的无限时间值函数迭代的例子

详 情 说 明

近似动态规划(ADP)中的无限时间值函数迭代是一种用于解决长期决策问题的强化学习方法，特别适用于状态空间过大或连续的情况。其核心思想是通过函数逼近技术来估计值函数，而非精确存储每个状态的值。

在无限时间问题中，目标是找到长期累积奖励的最优策略。值函数迭代通过不断更新状态值来逼近最优解。传统动态规划在状态空间庞大时计算代价过高，而ADP采用参数化的函数（如线性函数、神经网络）来近似表达值函数。

典型的ADP值函数迭代步骤包括：初始化近似函数的参数后，通过采样或模拟收集状态-奖励数据，利用这些数据调整参数以最小化近似误差。迭代过程持续进行，直到值函数收敛。这种方法牺牲部分精度以换取计算效率，适用于复杂或未知环境下的决策问题。

ADP的关键挑战在于平衡近似误差与计算复杂度，以及确保迭代过程的稳定性。在实际应用中，如机器人控制或金融模型，ADP能够处理传统方法难以应对的高维状态空间问题。