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CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|CSE546 Tetris

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CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Tetris

Tetris

State: the current board, the current falling tile

Action: Rotate or shift the falling shape

One-step reward: if a level is cleared by the current action, reward 1 , o.w. reward 0 ;

Transition Probability: future tile is uniformly distributed

Discount factor: $\gamma=1$

Maze

Rewards: -1 per time-step

Actions: N, E, S, W

States: Agent’s location

Markov Property
A state $s_t$ is Markov iff
$$P\left(s_{t+1} \mid s_t\right)=P\left(s_{t+1} \mid s_1, \ldots, s_t\right)$$

the state captures all relevant information from the history

once the state is known, the history may be thrown away

i.e. the state is a sufficient statistic of the future

CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Markov Property

A state $s_t$ is Markov iff
$$P\left(s_{t+1} \mid s_t\right)=P\left(s_{t+1} \mid s_1, \ldots, s_t\right)$$

the state captures all relevant information from the history

once the state is known, the history may be thrown away

i.e. the state is a sufficient statistic of the future

Policy

• Stochastic policy
$$\pi(a \mid s)=\mathbb{P}\left(a_t=a \mid s_t=s\right)$$
• Policy $\pi$ defines the behavior of an agent
• For MDP, the policy depends on the current state(Markov property)
• Deterministic policy: $\pi(a \mid s)=\mathbb{P}\left(a_t=a \mid s_t=s\right)=1$

CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Tetris

$\mathrm{A}$ 状态 $s_t$ 是马尔可夫当且仅当
$$P\left(s_{t+1} \mid s_t\right)=P\left(s_{t+1} \mid s_1, \ldots, s_t\right)$$

CS代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Markov Property

$$P\left(s_{t+1} \mid s_t\right)=P\left(s_{t+1} \mid s_1, \ldots, s_t\right)$$

• 随机策略
$$\pi(a \mid s)=\mathbb{P}\left(a_t=a \mid s_t=s\right)$$
• 政策 $\pi$ 定义代理的行为
• 对于 MDP，策略取决于当前状态 (马尔可夫属性)
• 确定性政策: $\pi(a \mid s)=\mathbb{P}\left(a_t=a \mid s_t=s\right)=1$

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MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。