이 명제를 통해 우리는 주요 최적화 문제를 반복 사용해(시간을 거슬러) 해결할 수 있다. 이
제 에이전트가 해야 할 일은 다음 최적 상태로 이동하기 위한 행동을 선택하는 것뿐이다. 이 가
치 함수에 대한 식은 강력한 벨만 방정식 또는 벨만의 최적 조건이다. 이는 원래의 최적화 문
제를 훨씬 더 간단한 최적화 문제의 순환 시퀀스로 분해한다. 각 상태에서 국지적으로 최적화
(
sValue
l
v
Q
V
찾기)한 다음, 그 결과를 다음 최적화 하위 문제(
sValue
v
Q
V
찾기)에 대입한다. 이
방법으로 최종 목표인 보상부터 거슬러 올라와서 현재 취해야 할 행동을 결정하면 전체 최적
전략과 각 상태에서의 최적 가치 함수를 얻을 수 있다.
11.7.3
최적 제어 및 비선형 역학과 관련된 강화 학습
<
Chapter
13
인공지능과 편미분 방정식>에서 비선형 역학
nonlinear
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