目录布丰投针实验求π错排问题求e三门问题装备价值预测模拟排队问题解有约束的非线性规划问题例一例二买书问题（01规划）导弹追踪问题TSP(旅行商问题)最优维修方案邮轮定价问题（2015 年电工杯 B 题） 参考学习b站：数学建模学习交流布丰投针实验求π代码：l = 0.520; % 针长
a = 1.314; % 平行线的宽度(大于针长即可)
n = 10000; % 做n次投针
1、“无模型学习”的基本概念 在前一章中提到的基于动态规划的策略迭代和值迭代求解强化学习都属于“有模型学习”，都是在需要知道状态转移概率矩阵的前提下才能适用的算法。然而在现实很多场景中，我们无法获得环境信息，也就是状态转移概率矩阵未知。此时我们无法再利用策略迭代和值迭代算法来求解，需要提出新的方法来求解强化学习问题。 首先来回顾下强化学习自身的特点：不断试错，也就是通过尝试与环境交互来解决策略
21点代码链接：https://pan.baidu.com/s/1T0Ev8KJy2tcGIFiB3ddyyQ 提取码：提取码：6ft9 MC预测：状态值解决预测问题的算法会确定策略 对应的值函数 （或）。通过与环境互动评估策略 的方法分为两大类别：
在线策略方法使智能体与环境互动时遵守的策略 与
蒙特卡洛(Monte Carlo)方法的介绍和应用 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法在渲染中，我们经常听到术语“蒙特卡洛”（通常缩写为MC）。但是这是什么意思？实际上，它所指的是一个非常简单的想法，蒙特卡洛方法指的是一系列统计方法，这些方法本质上用于查找事物的解决方案，例如计算函数的期望值，或者对由于没有封闭形式而无法进行分析积分的函数进行积分。我们可以用该原理来解决不同的问题，并
概括提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法 是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法基本思想通常蒙特卡罗方法可以粗略地分成两类：所求解的问题本身具有内在的随机性，借助计算机的运算能力可以直接模拟随机的过程 例如在核物理研究中，分析中子在反应堆中的传输过程 中子与原子核作用受到量子力学规律的制约，人们只能知道它们相互作用发生的概率，却无法准确获得中子与原子核作用时的位置以及
蒙特卡洛方法的基本原理是，事件的概率可以用大量试验中发生的频率来估计，当样本容量足够大可以认为该事件的发生频率即为其概率．因此，可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式，确定结构是否失效，最后从中求得结构的失效概率，蒙特卡洛法正是基于此思路进行分析的。蒙特卡洛方法在金融工程学、宏观经济学、计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。 蒙特卡洛的基本做法是
文章目录蒙特卡罗法.随机抽样.数学期望估计.定积分. 蒙特卡罗法.Monte Carlo Method，也称之为统计模拟方法Statistical Simulation Method，是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法。根据所使用概率模型的不同可以细化出多种不同的蒙特卡罗法，最简洁也最为人熟知的 —— 蒙特卡罗法计算圆周率：在单位正方形内依据二维均匀分布对点进行随机抽样，当抽样次数
蒙特卡洛方法主要思想：对于一个随机系统，输出随输入变化是随机的，那么通过重复采样的方法可以得到输出的具体分布，进而再对输出分布形式进行分析。大数定律：当在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。将上述思想用于量化分析：（1）假设收盘价符合正态分布。（2）根据历史数据计算正态分布均值和方差。（3）假设历史数据的均值和方差来在预测周期内近似不变，确定正态分布参数。（4）假设预
● 每周一言易怒与躁动，是不成熟的表现。导语蒙特卡洛，是袖珍之国摩纳哥的一座赌城名字。冯·诺依曼用一个赌城的名字命名蒙特卡洛方法，增加了这个方法的神秘性。那么，MC的算法思想是什么？蒙特卡罗方法如上一节所述，MC是一种基于样本而不基于模型的价值学习方法，只需要在不断试错过程当中学习到的经验。总体来说，MC的核心思路步骤是：探索 → 模拟 → 抽样 → 估值 → 策略优化。
在上一节中我
蒙特卡罗算法1. 前言2. 伪随机数生成器（PRNG）2.1 线性同余发生器（LCG）2.2 逆变换采样2.3 Python中的随机数生成器3. 蒙特卡罗积分3.1 有限积分3.2 方差估计3.3 方差缩减3.4 无穷积分3.5 多重积分4. 蒙特卡罗数值优化4.1 模拟退火算法4.2 函数优化 1. 前言蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是一种以概率统计理
蒙特·卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。与它对应的是确定性算法。蒙特·卡罗方法在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域应用广泛。
蒙特卡洛方法（Monte Carlo method，也有翻译成“蒙特卡罗方法”）是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解，故又称随机抽样法或统计试验法。上述就是蒙特卡洛方法的基本概念，比较抽象，下面结合实际工作中的理解，谈一谈对蒙特卡洛方法的一些认识。（1）首先，蒙特卡洛不是个人名，而是个地名，说明该
强化学习（五）：蒙特卡洛采样方法 在强化学习（四）中，我
原创
2022-12-21 13:40:40
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Intro蒙特卡洛方法是一类通过随机采样来求解问题的算法, 要求解的问题是某随机事件的概率或某随机变量的期望. 现在认为最早记载的一个蒙特卡洛计算示例是由蒲丰在 1777 年完成的投针试验. 在实验中蒲丰发现针与平行线相交的概率是一个包含π的表达式. 在计算机图形学领域使用蒙特卡洛方法主要是为了求解定积分. 虽然我们一般使用一维示例来说明蒙特卡洛法估计定积分, 但他通常不是求解此问题的最
参考书籍： Reinforcement Learning An introduction 第二版 作者：Richard S. Sutton and Andrew G. Barto 以及此书的中文版《强化学习》1.介绍这小节内容很重要，要是不懂的话，之后得强化学习算法都不能学得很好。因为很多算法都会使用蒙特卡洛法，而必须知道该方法的原理，解决什么样的问题，才能知道后面的强化学习的算法为什么要使用蒙特
1.什么是蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)蒙特卡罗方法也称统计模拟方法，是1940年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而提出的一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。20世纪40年代，在冯·诺伊曼，斯塔尼斯拉夫·乌拉姆和尼古拉斯·梅特罗波利斯在洛斯阿拉莫斯国家实验室为核武器计划工作时，发明了蒙特卡罗方法。因
目录一、简介二、蒙特卡洛预测三、动作价值的蒙特卡洛估计四、蒙特卡洛控制五、无试探性出发假设的蒙特卡洛控制（一）、同轨策略(二)、离轨策略1.重要度采样2.增量式实现3.离轨策略蒙特卡洛控制 一、简介同动态规划方法不同，蒙特卡洛方法不假设需要拥有完备的环境知识（
概述蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。 它非常强大和灵活，又相当简单易懂，很容易实现。对于许多问题来说，它往往是最简单的计算方法，有时甚至是唯一可行的方法。它诞生于上个世纪40年代美国的"曼哈顿计划"，名字来源于赌城蒙特卡罗，象征概率。π的计算第一个例子是，如何用蒙特卡罗方法计算圆周率π。正方形内部有一个相切的圆，它们的面积之比是
目录一.蒲丰投针实验1.1背景故事1.2原理介绍二.蒙特卡洛方法2.1方法介绍2.2经验轨迹2.3在线学习与离线学习2.4数学原理1
概述：蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。 1.蒙特卡洛算法的步骤（1）构造或描述概率过程： 对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个概率过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。&nb
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2023-06-11 19:46:53
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