ベルマン方程式計算機
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引用
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ベルマン方程式は、強化学習と動的計画法における基本的な構成要素です。これは、状態の価値を即時報酬と割引された将来価値の合計として再帰的に定義し、方策を考慮に入れています。方程式は通常次のように表されます。
\[ V(s) = R(s) + \gamma \sum_{s'} P(s'|s,a) V(s') \]
ここで：
- \( V(s) \) は状態 \( s \) における価値関数です。
- \( R(s) \) は即時報酬です。
- \( \gamma \) は割引率です。
- \( \sum_{s'} P(s'|s,a) V(s') \) は、方策を考慮した次の状態の期待値を表します。
この計算機を使用すると、これらのパラメータに基づいて価値関数を計算できるため、意思決定過程と強化学習の研究に役立ちます。