狀態轉移

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Nov 19 2025

落花流水人家 - 機器學習蒙特卡洛模擬因子組合最優 spss蒙特卡洛方法結果

在很多應用場景中，馬爾可夫決策過程的狀態轉移概率 \(p(s^ {\prime}|s,a)\) 和獎勵函數 \(r\left( {s,a,s^{\prime}} \right)\) 都是未知的。這種情況一般需要智能體與環境交互，然後收集一些樣本，然後再根據這些樣本來求解最優策略，這種基於採樣的學習方法稱為模型無關的強化學習 \([1]\). 1 蒙特卡羅預

機器學習 , 狀態轉移 , 強化學習 , 機器學習蒙特卡洛模擬因子組合最優 , 人工智能 , 迭代