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有模型時怎麼規劃:policy evaluation、PI、VI|Stanford CS234 第 2 堂

CS234 Winter 2026 第二講假設世界模型已知,回答怎麼算出最好的 policy。先把 MDP 加上 policy 變回 MRP,用 Bellman backup 迭代評估 policy;再用 policy iteration 交替評估與改進,並證明每一輪都不會變差,最多 |A|^|S| 輪就停。另一條路是 value iteration:直接重複套用 Bellman 最佳化運算子,因為它在 γ < 1 時是 contraction,所以一定收斂。最後補上 finite horizon:這時最好的 policy 通常會隨剩餘步數改變。

(三):MDP 的 Policy Iteration 與 Value Iteration|Harvard CS181 作業 6

HW6 Problem 2(15 分)給你一張 4×5 的 Gridworld:動作會打滑、獎勵在離開格子時才拿到。你要在 notebook 裡寫 policy evaluation、policy iteration 與 value iteration 各一步,再觀察折扣因子 γ 怎麼改變策略,最後反問「這樣建模機器人任務合理嗎」。環境規則全部已知,所以這是規劃,還不是學習。