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人工智能作业，这几天的任务，下面我进行逐渐学习，记录一些学习中的笔记（通俗易懂的笔记）。

值迭代算法

值迭代算法（Value Iteration Algorithm）是解决马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）的经典方法之一。
MDP的经典方法如下：

值迭代方法通过迭代更新每个状态的价值，直到到达稳定状态，从而找到最优策略。

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基本概念

马尔科夫决策过程（MDP）

MDP是一个用于描述智能体在不确定环境中进行决策的数学模型。
它主要包含以下要素：

• 状态（State）：描述系统当前所处的环境。
• 动作（Action）：智能体可以采取的行动。
• 策略（Policy）：智能体在给定状态下采取的动作。
• 奖励（Reward）：智能体采取动作后的获得的奖励。
• 回报（Return）：智能体在执行一系列动作后获得的回报。

值迭代算法

值迭代算法通过迭代更新每个状态的价值，直到达到稳定状态。其基本思想是：

• 初始化每个状态的价值为0。
• 对每个状态，根据策略计算其期望回报。
• 更新状态的价值。
• 重复步骤2和3，直到状态的价值不再发生变化。

例子（可以参考）

下面我通过使用deepseek来让他举一个简单的例子，更清楚步骤过程。
(但是我目前认为下面的点不是完全正确的)
①当更新（3,2）点的时候，为什么没有更新（2,3）这个点？这两个点不应该同时变为8的吗？
②在第一轮的时候为什么那两个点没有变成8？

但是对于总结，我认为是正确的，价值传播以及折扣因子。
下面的一步一步只是可以方便理解。

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问题设定

迷宫环境（Grid World）

[ 0 ] [ 0 ] [ 0 ]
[ 0 ] [ # ] [ 0 ]
[ 0 ] [ 0 ] [+10]

• 地图：3x3网格，(x,y)坐标从(1,1)到(3,3)，其中：
  • (3,3)是终点，奖励+10（到达后游戏结束）。
  • (2,2)是墙，不可进入。
  • 其他格子每走一步奖励-1（表示时间成本）。
• 动作：东(E)、西(W)、南(S)、北(N)，如果撞墙则留在原地。
• 折扣因子：γ=0.9（未来奖励的打折率）。

目标

计算每个格子的最优价值函数 $(V^{\ast }(s))$ ，并推导最优策略。

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值迭代算法步骤

1. 初始化所有状态价值为0：

   • $(V_0(s)=0)$ 对所有 $(s)$（除了终点(3,3)，它的价值固定为+10）。

2. 迭代更新公式：

   • 对每个状态 ( s )，计算：
     $$V_{k+1}(s)=\underset{a}{\max }\left[R(s,a)+\gamma \sum _{s^{\prime }}P(s^{\prime }|s,a)V_k(s^{\prime })\right]$$
     • $(R(s,a))$：执行动作 $(a)$ 后的即时奖励。
     • $(P(s^{\prime }|s,a))$：从 $(s)$ 执行 $(a)$ 后转移到 $(s^{\prime })$ 的概率（这里假设确定性环境，即 ( P=1 )）。

3. 重复迭代 直到价值函数收敛（前后两次变化很小）。

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详细计算过程

初始价值表（Iteration 0）

	y=1	y=2	y=3
x=1	0	0	0
x=2	0	#	0
x=3	0	0	10

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Iteration 1

更新所有非终点的格子（按公式计算）：

1. 状态 (1,1)：

   • 可能的动作：东(E) → (1,2)，南(S) → (2,1)。
   • 计算：
     • 东(E)：$(R=-1)$, 下一状态 (1,2) 的价值 $(V_0(1,2)=0)$
       $(Q=-1+0.9\times 0=-1)$
     • 南(S)：$(R=-1)$, 下一状态 (2,1) 的价值 $(V_0(2,1)=0)$
       $(Q=-1+0.9\times 0=-1)$
   • 取最大值：$(V_1(1,1)=\max (-1,-1)=-1)$

2. 状态 (1,2)：

   • 动作：东(E)→(1,3)，西(W)→(1,1)，南(S)→(2,2)（撞墙，留在原地）。
   • 计算：
     • 东(E)：$(-1+0.9\times 0=-1)$
     • 西(W)：$(-1+0.9\times (-1)=-1.9)$
     • 南(S)：撞墙，$(-1+0.9\times 0=-1)$
   • $(V_1(1,2)$ = $max(-1,-1.9,-1)=-1)$

3. 其他状态类似计算，结果如下：

	y=1	y=2	y=3
x=1	-1	-1	-1
x=2	-1	#	-1
x=3	-1	-1	10

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Iteration 2

继续用 $(V_1)$ 更新 $(V_2)$：

1. 状态 (1,1)：

   • 东(E)→(1,2): $(-1+0.9\times (-1)=-1.9)$
   • 南(S)→(2,1): $(-1+0.9\times (-1)=-1.9)$
   • $(V_2(1,1)$ = $max(-1.9,-1.9)=-1.9)$

2. 状态 (1,3)：

   • 南(S)→(2,3): $(-1+0.9\times (-1)=-1.9)$
   • 西(W)→(1,2): $(-1+0.9\times (-1)=-1.9)$
   • $(V_2(1,3)$= $max(-1.9,-1.9)=-1.9)$

3. 状态 (3,1)：

   • 东(E)→(3,2): $(-1+0.9\times (-1)=-1.9)$
   • 北(N)→(2,1): $(-1+0.9\times (-1)=-1.9)$
   • $(V_2(3,1)$ = $max(-1.9,-1.9)=-1.9)$

4. 状态 (3,2)：

   • 东(E)→(3,3): $(-1+0.9\times 10=8)$
     （这是关键！因为靠近终点，价值大幅提升）
   • $(V_2(3,2)=8)$

	y=1	y=2	y=3
x=1	-1.9	-1	-1.9
x=2	-1	#	-1
x=3	-1.9	8	10

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Iteration 3

观察 $((3,2))$ 的价值已变为 8，会影响周围格子：

1. 状态 (2,3)：

   • 南(S)→(3,3): $(-1+0.9\times 10=8)$
   • 西(W)→(2,2): 撞墙，$(-1+0.9\times 0=-1)$
   • $(V_3(2,3)$ = $max(8,-1)=8)$

2. 状态 (3,1)：

   • 东(E)→(3,2): $(-1+0.9\times 8=6.2)$
   • $(V_3(3,1)=6.2)$

	y=1	y=2	y=3
x=1	-1.9	-1	-1.9
x=2	-1	#	8
x=3	6.2	8	10

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Iteration 4 及收敛

• 随着迭代继续，高价值会从终点(3,3)向周围传播。
• 例如：
  • (2,1) 可以通过 (3,1)（价值6.2）更新：
    $(V_4(2,1)$ = $-1+0.9\times 6.2=4.58)$
• 最终收敛后的价值函数：

	y=1	y=2	y=3
x=1	4.1	5.3	4.1
x=2	5.3	#	8
x=3	6.2	8	10

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推导最优策略

根据收敛后的 $(V^{\ast })$，每个格子选择使 $(Q(s,a))$ 最大的动作：

• 例如 (1,1)：

  • 东(E)→(1,2): $(-1+0.9\times 5.3=3.77)$
  • 南(S)→(2,1): $(-1+0.9\times 5.3=3.77)$
  • 任意选一个（比如东）。

• 策略结果：

  • 从 (1,1) 出发的最优路径：东→东→南→东（或类似路径）。

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关键点总结

1. 价值传播：高价值从终点逐步“扩散”到其他格子。
2. 折扣因子：( \gamma=0.9 ) 使得离终点越远，未来奖励打折越多。
3. 收敛条件：当所有 $(|V_{k+1}(s)-V_k(s)|<ϵ)$（比如0.001）时停止。

值迭代方程详解

方程完整形式

$[V_{k+1}(s)\leftarrow {\max }_a{\sum }_{s^{\prime }}T(s,a,s^{\prime })[R(s,a,s^{\prime })+\gamma V_k(s^{\prime })]]$

符号解释

1. V(s)：状态s的价值函数（Value Function），表示从状态s开始，遵循最优策略能获得的预期回报。
2. k和k+1：迭代的步数，表示价值函数的当前估计和下一次更新。
3. a：动作（Action），智能体可以采取的行为。
4. s’：下一个状态（State prime），执行动作a后可能转移到的状态。
5. T(s, a, s’)：转移概率（Transition Probability），表示在状态s采取动作a后转移到状态s’的概率。
6. R(s, a, s’)：奖励函数（Reward），表示在状态s采取动作a后转移到状态s’获得的即时奖励。
7. γ：折扣因子（Discount Factor，0 ≤ γ ≤ 1），用于平衡即时奖励和未来奖励的重要性。

方程分解解析

1. 内部部分：即时奖励加未来价值

$[R(s,a,s^{\prime })+\gamma V_k(s^{\prime })]$

这部分计算的是：

• R(s, a, s’)：从s到s’的即时奖励
• γVₖ(s’)：下一个状态s’的折扣价值（未来奖励）

2. 期望计算：求和部分

$[{\sum }_{s^{\prime }}T(s,a,s^{\prime })[\cdot ]]$

这是对所有可能的下一个状态s’求期望值（加权平均），权重是转移概率T(s, a, s’)。

3. 最大化操作：选择最优动作

$[{\max }_a]$

对所有可能的动作a，选择能使期望回报最大的那个动作。

4. 整体含义

整个方程的意思是：状态s的新价值Vₖ₊₁(s)更新为所有可能动作中，能够获得最大期望回报的那个动作对应的回报值。

工作流程

1. 初始化所有状态的价值V₀(s)（通常设为0或随机小值）
2. 对于每个状态s，计算所有可能动作a的期望回报
3. 选择使期望回报最大的动作对应的值作为Vₖ₊₁(s)
4. 对所有状态重复上述过程
5. 当V值变化很小时（收敛），停止迭代

直观理解

想象你在一个迷宫中，V(s)表示从当前位置s到出口的最优路径的"好坏程度"。每次更新时：

• 你考虑所有可能的移动方向（动作a）
• 对每个方向，考虑可能到达的新位置（s’）及其概率
• 计算走这个方向的平均回报（即时奖励+新位置的未来价值）
• 选择最好的那个方向对应的值作为当前位置的新价值

折扣因子γ的作用

• γ=0：只考虑即时奖励，忽略未来
• γ接近1：更重视长期回报
• 通常设为0.9-0.99之间的值

与其他算法的关系

这个更新方程是动态规划在强化学习中的应用，与策略迭代不同，值迭代直接迭代价值函数而不显式维护策略。

这个方程体现了贝尔曼最优方程的思想，通过不断迭代最终会收敛到最优价值函数V*。