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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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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|OpenAI Gym

OpenAI has created the Gym suite of environments for Python, which has become the de facto standard in the field [11]. The Gym suite can be found at OpenAI ${ }^4$ and on GitHub. ${ }^5$ Gym works on Linux, macOS, and Windows. An active community

exists, and new environments are created continuously and uploaded to the Gym website. Many interesting environments are available for experimentation, to create your own agent algorithm for, and test it.

If you browse Gym on GitHub, you will see different sets of environments, from easy to advanced. There are the classics, such as Cartpole and Mountain car. There are also small text environments. Taxi is there, and the Arcade Learning Environment [6], which was used in the paper that introduced DQN [36], as we will discuss at length in the next chapter. MuJoCo ${ }^6$ is also available, an environment for experimentation with simulated robotics [54], or you can use PyBullet. ${ }^7$

You should now install Gym. Go to the Gym page on https://gym.openai.com and read the documentation. Make sure Python is installed on your system (does typing Python at the command prompt work?) and that your Python version is up to date (version $3.10$ at the time of this writing). Then type

to install Gym with the Python package manager. Soon, you will also be needing deep learning suites, such as TensorFlow or PyTorch. It is recommended to install Gym in the same virtual environment as your upcoming PyTorch and TensorFlow installation, so that you can use both at the same time (see Sect. B.3.3.1). You may have to install or update other packages, such as numpy, scipy, and pyglet, to get Gym to work, depending on your system installation.

You can check if the installation works by trying if the CartPole environment works, see Listing 2.2. A window should appear on your screen in which a Cartpole is making random movements (your window system should support OpenGL, and you may need a version of pyglet newer than version $1.5 .11$ on some operating systems).

计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Taxi Example with Value Iteration

The Taxi example (Fig. 2.8) is an environment where taxis move up, down, left, and right, and pick up and drop off passengers. Let us see how we can use value iteration to solve the Taxi problem. The Gym documentation describes the Taxi world as follows. There are four designated locations in the Grid world indicated by R(ed), B(lue), G(reen), and Y(ellow). When the episode starts, the taxi starts off at a random square and the passenger is at a random location. The taxi drives to the passenger’s location, picks up the passenger, drives to the passenger’s destination (another one of the four specified locations), and then drops off the passenger. Once the passenger is dropped off, the episode ends.

The Taxi problem has 500 discrete states: there are 25 taxi positions, five possible locations of the passenger (including the case when the passenger is in the taxi), and 4 destination locations $(25 \times 5 \times 4)$.

The environment returns a new result tuple at each step. There are six discrete deterministic actions for the Taxi driver:
0 : Move south
1: Move north
2: Move east
3: Move west
4: Pick up passenger
5: Drop off passenger
There is a reward of $-1$ for each action and an additional reward of $+20$ for delivering the passenger, and a reward of $-10$ for executing actions pickup and dropoff illegally.

The Taxi environment has a simple transition function, which is used by the agent in the value iteration code. ${ }^8$ Listing $2.3$ shows an implementation of value iteration that uses the Taxi environment to find a solution. This code is written by Mikhail Trofimov and illustrates clearly how value iteration first creates the value function for the states, and then that a policy is formed by finding the best action in each state, in the build-greedy-policy function. ${ }^9$

To get a feeling for how the algorithms work, please use the value iteration code with the Gym Taxi environment, see to Listing 2.3. Run the code, and play around with some of the hyperparameters to familiarize yourself a bit with Gym and with planning by value iteration. Try to visualize for yourself what the algorithm is doing. This will prepare you for the more complex algorithms that we will look into next.

强化学习代考

计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|OpenAI Gym

OpenAI 为 Python 创建了 Gym 环境套件，这已成为该领域的事实标准 [11]。健身房套件可以在 OpenAI 找到4在 GitHub 上。5Gym 适用于 Linux、macOS 和 Windows。一个活跃的社区

存在，并不断创建新环境并上传到 Gym 网站。许多有趣的环境都可用于实验、创建您自己的代理算法并对其进行测试。

如果你在 GitHub 上浏览 Gym，你会看到不同的环境集，从简单到高级。经典的有Cartpole和Mountain car。还有小文本环境。那里有 Taxi，还有介绍 DQN [36] 的论文中使用的 Arcade Learning Environment [6]，我们将在下一章详细讨论。木乔科6也可用，一个模拟机器人实验的环境 [54]，或者您可以使用 PyBullet。7

您现在应该安装 Gym。转到 https://gym.openai.com 上的 Gym 页面并阅读文档。确保您的系统上安装了 Python（在命令提示符下键入 Python 有效吗？）并且您的 Python 版本是最新的（版本3.10在撰写本文时）。然后输入

使用 Python 包管理器安装 Gym。很快，您还将需要深度学习套件，例如 TensorFlow 或 PyTorch。建议将 Gym 安装在与即将安装的 PyTorch 和 TensorFlow 相同的虚拟环境中，以便您可以同时使用两者（请参阅第 B.3.3.1 节）。您可能必须安装或更新其他软件包，例如 numpy、scipy 和 pyglet，才能使 Gym 正常工作，具体取决于您的系统安装。

您可以通过尝试 CartPole 环境是否工作来检查安装是否工作，请参见清单 2.2。一个窗口应该出现在你的屏幕上，其中一个 Cartpole 正在随机移动（你的窗口系统应该支持 OpenGL，你可能需要比版本更新的 pyglet 版本1.5.11在某些操作系统上）。

计算机代写|强化学习代写Reinforcement learning代考|Taxi Example with Value Iteration

出租车示例（图 2.8）是出租车上下左右移动并接送乘客的环境。让我们看看如何使用值迭代来解决出租车问题。Gym 文档对 Taxi 世界的描述如下。网格世界中有四个指定位置，分别用 R(ed)、B(lue)、G(reen) 和 Y(ellow) 表示。当这一集开始时，出租车从一个随机的广场开始，乘客在一个随机的位置。出租车开到乘客的位置，接载乘客，开到乘客的目的地（四个指定位置中的另一个），然后让乘客下车。一旦乘客下车，这一集就结束了。

出租车问题有 500 个离散状态：有 25 个出租车位置、五个可能的乘客位置（包括乘客在出租车上的情况）和 4 个目的地位置(25×5×4).

环境在每一步返回一个新的结果元组。出租车司机有六个离散的确定性动作：
0：向南移动
1：向北移动
2：向东移动
3：向西移动
4：上客
5：下客
奖励为−1对于每个动作和额外的奖励+20运送乘客，并奖励−10用于非法执行动作 pickup 和 dropoff。

Taxi 环境有一个简单的转换函数，由代理在值迭代代码中使用。8清单2.3展示了使用 Taxi 环境寻找解决方案的价值迭代的实现。这段代码由 Mikhail Trofimov 编写，清楚地说明了价值迭代如何首先为状态创建价值函数，然后通过在 build-greedy-policy 函数中找到每个状态中的最佳动作来形成策略。9

要了解算法的工作原理，请在 Gym Taxi 环境中使用值迭代代码，参见清单 2.3。运行代码，并尝试使用一些超参数来熟悉 Gym 和按值迭代进行规划。尝试自己想象算法在做什么。这将使您为我们接下来要研究的更复杂的算法做好准备。

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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。