def update_V_without_pi(MDP, V):
S, _, _, _, _ = MDP
V_prime = V.copy()
for s in S:
#这里用新的计算新的，应该更快收敛，但是一轮一轮更新也是可以的
#V_prime[ste_key(s)] = compute_v_from_max_q(MDP,V,s)
V_prime[str_key(s)] = compute_v_from_max_q(MDP, V_prime, s)
return V_prime
def update_V_without_pi(MDP, V):
'''
Update the state value directly through the value of the subsequent state without relying on the strategy
'''
S, _, _, _, _ = MDP
V_prime = V.copy()
for s in S:
V_prime[str_key(s)] = compute_v_from_max_q(MDP, V_prime, s)
return V_prime
def update_V(MDP, V, Pi):
'''
Given an MDP and a strategy, update the value function V under the strategy
'''
S, _, _, _, _ = MDP
V_prime = V.copy()
for s in S:
#set_value(V_prime,s,compute_v(MDP, V, Pi, s))
V_prime[str_key(s)] = compute_v(MDP, V_prime, Pi, s)
return V_prime
def update_V_without_pi(MDP, V):
'''在不依赖策略的情况下， 直接通过后续状态的价值来更新状态价值
'''
S, _, _, _, _ = MDP
V_prime = V.copy()
for s in S:
V_prime[str_key(s)] = compute_v_from_max_q(MDP, V_prime, s)
return V_prime
def update_V(MDP, V, Pi):
'''给定一个MDP和一个策略，更新该策略下的价值函数V
'''
S, _, _, _, _ = MDP
V_prime = V.copy()
print('对所有的状态，计算其V，需要计算状态，有5个状态')
for s in S: #对所有状态，
# set_value(V_prime, s, V_S(MDP, V_prime, Pi, s))
V_prime[str_key(s)] = compute_v(MDP, V_prime, Pi, s)
return V_prime
def update_v(MDP, V, Pi):
S, _, _, _, _ = MDP
#这里的动态规划的实现是用新的计算新的
V_prime = V.copy()
for s in S:
#用新的更新新的值
V_prime[str_key(s)] = compute_v(MDP, V_prime, Pi, s)
#一轮一轮地更新，最基本的动态规划
#V[str_key(s)] = compute_v(MDP,V_prime,Pi,s)
return V_prime
def update_V(MDP, V, Pi):
'''
根据当前策略使用回溯法来更新状态价值， 本章不做要求
给定一个MDP和一个策略， 更新该策略下的价值函数V
'''
S, _, _, _, _ = MDP
V_prime = V.copy()
for s in S:
# set_value(V_prime,s,V_S(MDP,V_prime,Pi,s))
V_prime[str_key(s)] = compute_v(MDP, V_prime, Pi, s)
return V_prime
def get_state_name(self,dealer):
return str_key(self.get_state(dealer))
def get_state_name(self, dealer):
'''返回状态的key'''
return str_key(self.get_state(dealer))
