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强化学习是一种基于奖励期望行为和/或惩罚不期望行为的机器学习训练方法。一般来说，强化学习代理能够感知和解释其环境，采取行动并通过试验和错误学习。
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计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Sequential Decision Problems
Learning to operate in the world is a high-level goal; we can be more specific. Reinforcement learning is about the agent’s behavior. Reinforcement learning can find solutions for sequential decision problems, or optimal control problems, as they are known in engineering. There are many situations in the real world where, in order to reach a goal, a sequence of decisions must be made. Whether it is baking a cake, building a house, or playing a card game; a sequence of decisions has to be made. Reinforcement learning provides efficient ways to learn solutions to sequential decision problems.
Many real-world problems can be modeled as a sequence of decisions [33]. For example, in autonomous driving, an agent is faced with questions of speed control, finding drivable areas, and, most importantly, avoiding collisions. In healthcare, treatment plans contain many sequential decisions, and factoring the effects of delayed treatment can be studied. In customer centers, natural language processing can help improve chatbot dialogue, question answering, and even machine translation. In marketing and communication, recommender systems recommend news, personalize suggestions, deliver notifications to user, or otherwise optimize the product experience. In trading and finance, systems decide to hold, buy, or sell financial titles, in order to optimize future reward. In politics and governance, the effects of policies can be simulated as a sequence of decisions before they are implemented. In mathematics and entertainment, playing board games, card games, and strategy games consists of a sequence of decisions. In computational creativity, making a painting requires a sequence of esthetic decisions. In industrial robotics and engineering, the grasping of items and the manipulation of materials consist of a sequence of decisions. In chemical manufacturing, the optimization of production processes consists of many decision steps that influence the yield and quality of the product. Finally, in energy grids, the efficient and safe distribution of energy can be modeled as a sequential decision problem.
In all these situations, we must make a sequence of decisions. In all these situations, taking the wrong decision can be very costly.
The algorithmic research on sequential decision making has focused on two types of applications: (1) robotic problems and (2) games. Let us have a closer look at these two domains, starting with robotics.
计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Robotics
In principle, all actions that a robot should take can be pre-programmed step by step by a programmer in meticulous detail. In highly controlled environments, such as a welding robot in a car factory, this can conceivably work, although any small change or any new task requires reprogramming the robot.
It is surprisingly hard to manually program a robot to perform a complex task. Humans are not aware of their own operational knowledge, such as what “voltages” we put on which muscles when we pick up a cup. It is much easier to define a desired goal state, and let the system find the complicated solution by itself. Furthermore, in environments that are only slightly challenging, when the robot must be able to respond more flexibly to different conditions, an adaptive program is needed.
It will be no surprise that the application area of robotics is an important driver for machine learning research, and robotics researchers turned early on to finding methods by which the robots could teach themselves certain behavior.
The literature on robotics experiments is varied and rich. A robot can teach itself how to navigate a maze, how to perform manipulation tasks, and how to learn locomotion tasks.
Research into adaptive robotics has made quite some progress. For example, one of the recent achievements involves flipping pancakes [29] and flying an aerobatic model helicopter [1,2]; see Figs. 1.1 and 1.2. Frequently, learning tasks are combined with computer vision, where a robot has to learn by visually interpreting the consequences of its own actions.
强化学习代写
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学会在世界上运作是一个高层次的目标；我们可以更具体。强化学习是关于代理人的行为。强化学习可以找到序列决策问题或最优控制问题的解决方案，因为它们在工程中是众所周知的。在现实世界中有许多情况，为了达到目标，必须做出一系列决定。无论是烤蛋糕、盖房子，还是玩纸牌游戏；必须做出一系列决定。强化学习提供了学习顺序决策问题解决方案的有效方法。
许多现实世界的问题可以建模为一系列决策 [33]。例如，在自动驾驶中，代理面临速度控制、寻找可驾驶区域以及最重要的避免碰撞等问题。在医疗保健中，治疗计划包含许多顺序决策，并且可以研究延迟治疗的影响因素。在客户中心，自然语言处理可以帮助改进聊天机器人对话、问答，甚至机器翻译。在营销和传播中，推荐系统推荐新闻、个性化建议、向用户发送通知或以其他方式优化产品体验。在贸易和金融领域，系统决定持有、购买或出售金融头衔，以优化未来的回报。在政治和治理方面，政策的影响可以模拟为实施前的一系列决策。在数学和娱乐中，玩棋盘游戏、纸牌游戏和策略游戏由一系列决策组成。在计算创造力中，制作一幅画需要一系列美学决策。在工业机器人和工程中，物品的抓取和材料的操纵由一系列决策组成。在化学制造中，生产过程的优化包括许多影响产品产量和质量的决策步骤。最后，在能源网络中，能源的高效和安全分配可以建模为一个顺序决策问题。策略游戏由一系列决策组成。在计算创造力中，制作一幅画需要一系列美学决策。在工业机器人和工程中，物品的抓取和材料的操纵由一系列决策组成。在化学制造中，生产过程的优化包括许多影响产品产量和质量的决策步骤。最后，在能源网络中，能源的高效和安全分配可以建模为一个顺序决策问题。策略游戏由一系列决策组成。在计算创造力中，制作一幅画需要一系列美学决策。在工业机器人和工程中，物品的抓取和材料的操纵由一系列决策组成。在化学制造中，生产过程的优化包括许多影响产品产量和质量的决策步骤。最后，在能源网络中，能源的高效和安全分配可以建模为一个顺序决策问题。生产过程的优化包括许多影响产品产量和质量的决策步骤。最后，在能源网络中，能源的高效和安全分配可以建模为一个顺序决策问题。生产过程的优化包括许多影响产品产量和质量的决策步骤。最后，在能源网络中，能源的高效和安全分配可以建模为一个顺序决策问题。
在所有这些情况下，我们必须做出一系列决定。在所有这些情况下，做出错误的决定可能会付出高昂的代价。
顺序决策的算法研究主要集中在两类应用上：(1) 机器人问题和 (2) 游戏。让我们从机器人技术开始，仔细研究这两个领域。
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原则上，机器人应该采取的所有动作都可以由程序员一步一步地预先编程，一丝不苟。在高度受控的环境中，例如汽车工厂中的焊接机器人，可以想象这可以工作，尽管任何小的变化或任何新任务都需要对机器人重新编程。
手动编程机器人执行复杂任务非常困难。人类并不知道自己的操作知识，比如当我们拿起杯子时，我们对哪些肌肉施加了什么样的“电压”。定义一个期望的目标状态，让系统自己找到复杂的解决方案要容易得多。此外，在稍微具有挑战性的环境中，当机器人必须能够更灵活地应对不同条件时，就需要自适应程序。
机器人技术的应用领域是机器学习研究的重要驱动力也就不足为奇了，机器人研究人员很早就开始寻找机器人可以自学某些行为的方法。
关于机器人实验的文献多种多样。机器人可以自学如何在迷宫中导航、如何执行操作任务以及如何学习运动任务。
自适应机器人技术的研究取得了相当大的进展。例如，最近的一项成就涉及翻转煎饼 [29] 和飞行特技模型直升机 [1,2]；见图。1.1 和 1.2。通常，学习任务与计算机视觉相结合，机器人必须通过视觉解释其自身行为的后果来学习。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。