规划，适用于MDP模型参数已知学习，适用于Env未知或部分未知

概述

动态规划分为两步，Prediction、Control

（Prediction）Value:是对策略 $\pi$ 的评价 $<s,P^\pi,R^\pi,\gamma>, \pi \rightarrow V_\pi$
（Control）Policy $\pi$ :是对Value的选择 $<s,P^\pi,R^\pi,\gamma>, V \rightarrow \pi$

方法：

v_{k+1}(s)=\sum_{a \in A} \pi(a \mid s)\left(R_{s}^{a}+\gamma \sum_{s^{\prime} \in S} P_{s s^{\prime}}^{a} v_{k}\left(s^{\prime}\right)\right)

右边的 $v_k$ 不确定，但是迭代下去，因为 $R^a_s$ 确定，所以收敛到真值 $v_\pi$

问题：每走一步，r = -1，走到出口可以停止在随机策略下，迭代k，最使v收敛得到 $v^{\pi}(s)$ -w395 然后最简单的策略，greedy，往v值高的地方走。 -w562

每一步，遍历动作A

Find optim policy：以Greedy为例，迭代： $\pi' = greedy(v_{\pi})$ 策略更新为：

\pi^{\prime}(s)=\underset{a \in \mathcal{A}}{\operatorname{argmax}} q_{\pi}(s, a)

值函数更新为：

v_{\pi}(s)=\max _{a \in \mathcal{A}} q_{\pi}(s, a)

主动改变策略，策略改变之后进行评估根据q值，从集合A中选a，更新策略 $\pi$ ，使新q大于之前一步

q_{\pi}\left(s, \pi^{\prime}(s)\right)=\max _{a \in \mathcal{A}} q_{\pi}(s, a) \geq q_{\pi}(s, \pi(s))=v_{\pi}(s)

证明：

\begin{aligned} v_{\pi}(s) & \leq q_{\pi}\left(s, \pi^{\prime}(s)\right)=\mathbb{E}_{\pi^{\prime}}\left[R_{t+1}+\gamma v_{\pi}\left(S_{t+1}\right) \mid S_{t}=s\right] \\ & \leq \mathbb{E}_{\pi^{\prime}}\left[R_{t+1}+\gamma q_{\pi}\left(S_{t+1}, \pi^{\prime}\left(S_{t+1}\right)\right) \mid S_{t}=s\right] \\ & \leq \mathbb{E}_{\pi^{\prime}}\left[R_{t+1}+\gamma R_{t+2}+\gamma^{2} q_{\pi}\left(S_{t+2}, \pi^{\prime}\left(S_{t+2}\right)\right) \mid S_{t}=s\right] \\ & \leq \mathbb{E}_{\pi^{\prime}}\left[R_{t+1}+\gamma R_{t+2}+\ldots \mid S_{t}=s\right]=v_{\pi^{\prime}}(s) \end{aligned}

所以保证了每次迭代，价值函数与策略增长

每一步，遍历了状态S和动作A

最优策略：

v_{*}(s)=\max _{a} \mathcal{R}_{s}^{a}+\gamma \sum_{s^{\prime} \in \mathcal{S}} \mathcal{P}_{s s^{\prime}}^{a} v_{*}\left(s^{\prime}\right)

根据值函数，选择策略

三种值迭代方法: 常规的值迭代，要遍历过所有s之后，才进行一次迭代，因此存在old、new两个v(s)