SG函数const int MAXN = 600000;
int n;
int sg[MAXN];
int SG(int x) {
// 默认值为-1
if(sg[x] != -1)
return sg[x];
bool used[32] = {};
// 这里写递归到后继状态
for(int i = 2; i < x; ++i
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2024-03-07 12:33:32
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一、巴什博奕(Bash Game)基本描述：只有一堆n个石子，两个人轮流从这堆石子中取石子，规定每次至少取一个，最多取m个，最后取完的人获胜。分析：当n <= m的时候，显然先手获胜，因为一次就能取完。当n = m+1 的时候，由于先手最多取走m个，无论其取走多少个，剩下的后手均可以一次取完，显然后手胜。根据以上分析，我们可以将n写成 n = (m+1) * r + s 的形式。对于先手玩
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2024-03-06 15:14:59
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Deep Q Network.是一种融合了神经网络和 Q learning 的方法。1、神经网络传统的表格形式的强
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2023-06-25 07:21:57
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Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)RNN 循环神经网络 (回归)自编码 (Autoencoder)DQN 强化学习目录Pytorch教程目录什么是 DQN强化学习与神经网络神经网络的作用更新神经网络DQN 两大利器DQN 强化学习模块导入和参数设置神经网
原创
2021-07-09 14:53:59
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DQN算法，英文名为Deep Q Network，被称为深度Q网络，其将深度神经网络结合了Q-learning。传统的Q-learning使用表
原创
2024-02-22 11:48:33
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pytorch版DQN代码逐行分析前言入强化学习这个坑有一段时间了，之前一直想写一个系列的学习笔记，但是打公式什么的太麻烦了，就不了了之了。 最近深感代码功底薄弱，于是重新温习了一遍几种常用的RL算法，并打算做一个代码库，以便之后使用。正文这是第一站-----DQN的代码解读 源代码：https://github.com/higgsfield/RL-Adventure 无奈，这个代码库里的代码实在
在一个项目中，李磊与各项目干系人没有建立有效的联系，他们无法了解项目进展情况。甚至连项目团队的参与人员自身对项目整体情况也没有清楚的认识，而只管自己那一部分，整个开发过程完全是一种黑盒模式，项目组成员无法把握准确进度，无法保证项目质量。 到了项目后期才发现开发进度过慢，不得已加班加点，仓促交工，项目质量连自己都不放心，甚至可能会产生许多隐患。这些问题的产生主要是源于项目组方面缺乏沟通机制，项目没有
在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源，以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法：经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法一、环境介绍1、Gym 介绍本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 \(OpenAI\) 推出的\(Gym\)仿真环境， \(Gym\) 是一个研究和开发强化学习相关算法的仿真平台，了许多问题和环境（或游戏
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2024-03-23 10:04:48
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序上一篇分享了公地悲剧、逆向选择和道德风险三类资源无效配置的场景，在这三种场景下，信息不对称助长了“歪风邪气”。这一篇我们将引入博弈论的基础知识，通过一个简单的模型来重新审视“信息对称”的重要作用，也重新来认识人性的“自私”。先简单介绍一下博弈论：博弈论，英文原文为 game theory ，也就是游戏策略。它需要2个或2个以上的参与者，每个参与者都拥有一定量的信息，并能够选择自己的策略，以争夺某
进化稳定 Evolutionarily Stable进化论：博弈论对生物学有着重大影响，尤其是在动物行为学中。**把基因看成策略，把遗传适应性当作收益，好的策略使种群不断扩大，即，有适合环境基因的个体会繁衍，无适合基因的个体会灭绝。**将动物的行为/策略看作是天生的，而不是自由选择。 在这里的研究中，我们简化模型，专注于种内竞争，通过双人对称博弈来进行研究，很大的种群，采取的策略与生俱来，对其进行
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 假设有M个用户均为MIMO Full Duplex，N个频率，1<N<M，设计算法实现M个用户与N个频率的匹配。 由于在一个MIMO系统中，用户数量M大于可用的频谱个数N，因此，必有一部分用户存
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2024-10-28 08:43:24
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设计一个游戏的基本博弈框架，玩家通过操作改变某个数值，这个数值的变动会引发一系列实时变化，并且当这些数值累计到特定阈值时，会导致游戏中出现其他变化，可以分为以下几个步骤：1. 确定游戏类型和主题首先，确定游戏的核心玩法和主题。这将影响玩家操作的方式、数值变化的类型以及游戏的整体进展。2. 设定核心数值确定游戏中的核心数值，例如生命值、能量、资源、分数等。这些数值是玩家操作的对象，也是游戏状态的基础
根据MBA智库中博弈论词条进行整理。博弈论简介博弈论(Game Theory)是指研究多个个体或团队之间在特定条件制约下的对局中利用相关方的策略，而实施对应策略的学科。有时也称为对策论，或者赛局理论，是研究具有斗争或竞争性质现象的理论和方法，它是应用数学的一个分支，既是现代数学的一个新分支，也是运筹学的一个重要学科。主要研究公式化了的激励结构（游戏或者博弈（Game））间的相互作用. 具有竞争或对
合作博弈：研究人们达到合作时，如何分配合作得到的收益，即收益分配问题。非合作博弈：是指在博弈过程中，参与者之间无法通过协商达成某种形式的用来约束彼此行为的协议。从本章开始，我们研究合作博弈论。考察合作博弈的动机在于下列事实：在很多博弈中，与某些非均衡结果相比，纳什均衡的收益不是最优的。本章首先讨论伴随合同的博弈(gameswith contracts), 然后讨论伴随沟通的博弈(games wit
网上搜寻到的代码，亲测比较好用，分享如下。 import gym import time env = gym.make('CartPole-v0') # 获得游戏环境 observation = env.reset() # 复位游戏环境,新一局游戏开始 print ('新一局游戏 初始观测 = {}
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2022-05-18 16:43:50
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【强化学习】DQN 的各种改进
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2021-07-24 10:39:14
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动手强化学习（五）：时序差分算法 （Temporal Difference）1. 简介2. CartPole 环境3. DQN1. 适用，我们之
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2023-07-12 15:15:04
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文章作者：张小凡编辑整理：Hoh Xil内容来源：作者授权发布出品平台：DataFunTalk注：欢迎转载，转载请留言。导读：强化学习也火了好久，最近才有空来充充电。老实说，最开始强化学习的知识点还挺多的，看了好久也没太弄清楚几个算法的关系，所以本着实践出真知的想法，找个案例做下。2048小游戏感觉本身复杂度还可以，又是个 model-base 的模型，检查起来比较方便，并且可以简化到2x2，3x
原创
2021-03-28 19:20:08
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在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中，我们讨论了Nature DQN的算法流程，它通过使用两个相同的神经网络，以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点，文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法（以下简称DDQN）。 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DD
原创
2021-12-16 13:37:35
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在强化学习（九）Deep Q-Learning进阶之Natu
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2022-03-29 17:59:21
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