Slides de apresentação do algoritmo Iteração de Política

1. Introdução ao algoritmo
Iteração de Política
Daniel Baptista Dias
Grupo de Planejamento, IME / USP
05 de outubro de 2012

2. O algoritmo
• Dado um Processo de Decisão Markoviano (MDP, do inglês Markov
Decision Process), este algoritmo tenta encontrar uma política ótima uma
aproximação no espaço de políticas
• Ele se baseia na estrutura de um MDP para encontrar esta política ótima
• Resolve problemas de horizonte infinito
• Serve de inspiração para uma série de outros algoritmos que tentam
encontrar uma política ótima através da melhoria de uma política existente

3. Processo de Decisão Markoviano
• Para resolver um Processo de Decisão Markoviano, consideramos a
seguinte estrutura de tupla 𝑀 = 𝑆, 𝐴, 𝑃, 𝑅 , onde:
o 𝑆 é o conjunto finito de estados possíveis do problema
o 𝐴 é o conjunto finito de ações executáveis no ambiente do
problema
o 𝑃 ∶ 𝑆 × 𝐴 × 𝑆 ↦ [0,1] é uma função de transição de estados
probabilística
o 𝑅 ∶ 𝑆 × 𝐴 ↦ ℜ é uma função que associa uma recompensa a uma
ação aplicada em um determinado estado
• Uma solução para um MDP pode ser dada pela função 𝜋 ∶ 𝑆 ↦ 𝐴, que
define qual ação será tomada dado um estado. Esta função é chamada
de política de um MDP.

4. Etapas do algoritmo
O algoritmo possui as seguintes etapas:
1. Atribui 𝑖 = 0 e seleciona uma política inicial aleatória 𝜋0 ;
2. (Avaliação da política) Dado a política aleatória 𝜋 𝑖 , resolve o sistema de
equações abaixo, identificando os valores da função 𝑉𝑖 :
𝑉𝑖 𝑠 = 𝑅 𝑠, 𝜋 𝑠 + 𝛾 𝑠′∈𝑆 𝑃 𝑠 ′ 𝑠, 𝜋 𝑠 𝑉𝑖 (𝑠 ′ ), para todo 𝑠 ∈ 𝑆
3. (Melhora da política) Escolhe uma política 𝜋 𝑖+1 seguindo o seguinte critério:
𝜋 𝑖+1 𝑠 ∈ arg max 𝑅 𝑠, 𝑎 + 𝛾 𝑃 𝑠 ′ 𝑠, 𝑎 𝑉𝑖 (𝑠 ′ )
𝑎∈𝐴
𝑠′∈𝑆
4. Caso 𝜋 𝑖+1 = 𝜋 𝑖 , encerra as iterações. Caso contrário, incrementa 𝑖 em 1 e
volta para o passo 2.

5. Exemplo
• Problema: Robô Vigilante
o Um robô deve permanecer em um corredor de um prédio vigiando,
porém sem atrapalhar o fluxo de pessoas no corredor.
o Como as pessoas vêm da salas de reunião e trafegam a esquerda, o
robô deve dar prioridade a se locomover a direita.
o Ao tentar mudar de lugar no corredor, existe uma probabilidade de o
robô não conseguir se mover e se manter no mesmo lugar.

6. Exemplo
• Características do problema:
o 𝛾 = 0.9
o S = 𝑒𝑠𝑞, 𝑚𝑒𝑖𝑜, 𝑑𝑖𝑟
o A = 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛𝑒𝑐𝑒𝑟, 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑒𝑠𝑞, 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑑𝑖𝑟
o R esq,∙ = −1, R meio,∙ = 0 , R dir,∙ = 4
o 𝑃, conforme a figura abaixo:

7. Execução do algoritmo
Primeira iteração:
• Passo 1:
o 𝑖=0
o 𝜋 𝑖 𝑒𝑠𝑞 = 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛𝑒𝑐𝑒𝑟
o 𝜋 𝑖 𝑚𝑒𝑖𝑜 = 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛𝑒𝑐𝑒𝑟
o 𝜋 𝑖 𝑑𝑖𝑟 = 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛𝑒𝑐𝑒𝑟
• Passo 2 (avaliação da política):
o resolver:
 𝑉0 𝑒𝑠𝑞 = 𝑅 𝑒𝑠𝑞, 𝜋 𝑒𝑠𝑞 + 𝛾 𝑠′∈𝑆 𝑃 𝑠 ′ 𝑒𝑠𝑞, 𝜋 𝑒𝑠𝑞 𝑉0 (𝑠 ′ )
 𝑉0 𝑚𝑒𝑖𝑜 = 𝑅 𝑚𝑒𝑖𝑜, 𝜋 𝑚𝑒𝑖𝑜 + 𝛾 𝑠′∈𝑆 𝑃 𝑠 ′ 𝑚𝑒𝑖𝑜, 𝜋 𝑚𝑒𝑖𝑜 𝑉0 (𝑠 ′ )
′
 𝑉0 𝑑𝑖𝑟 = 𝑅 𝑑𝑖𝑟, 𝜋 𝑑𝑖𝑟 + 𝛾 𝑠′∈𝑆 𝑃 𝑠 𝑑𝑖𝑟, 𝜋 𝑑𝑖𝑟 𝑉0 (𝑠 ′ )

8. Execução do algoritmo
• Passo 2 (cont):
o transformando em números:
 𝑉0 𝑒𝑠𝑞 = −1 + 0.9 1 × 𝑉0 𝑒𝑠𝑞 + 0 × 𝑉0 𝑚𝑒𝑖𝑜 + 0 × 𝑉0 𝑑𝑖𝑟
 𝑉0 𝑚𝑒𝑖𝑜 = 0 + 0.9 0 × 𝑉0 𝑒𝑠𝑞 + 1 × 𝑉0 𝑚𝑒𝑖𝑜 + 0 × 𝑉0 𝑑𝑖𝑟
 𝑉0 𝑑𝑖𝑟 = 4 + 0.9 0 × 𝑉0 𝑒𝑠𝑞 + 0 × 𝑉0 𝑚𝑒𝑖𝑜 + 1 × 𝑉0 𝑑𝑖𝑟
o resultando em:
 𝑉0 𝑒𝑠𝑞 = −10, 𝑉0 𝑚𝑒𝑖𝑜 = 0 e 𝑉0 𝑑𝑖𝑟 = 40
• Passo 3 (melhoria da política):
o resolução para cada estado de:
 𝜋1 𝑒𝑠𝑞 ∈ arg max 𝑅 𝑒𝑠𝑞, 𝑎 + 𝛾 𝑠 ′ ∈𝑆 𝑃 𝑠 ′ 𝑒𝑠𝑞, 𝑎 𝑉0 𝑠 ′
𝑎∈𝐴
 𝜋1 𝑚𝑒𝑖𝑜 ∈ arg max 𝑅 𝑚𝑒𝑖𝑜, 𝑎 + 𝛾 𝑠′∈𝑆 𝑃 𝑠 ′ 𝑚𝑒𝑖𝑜, 𝑎 𝑉0 (𝑠 ′ )
𝑎∈𝐴
 𝜋1 𝑑𝑖𝑟 ∈ arg max 𝑅 𝑑𝑖𝑟, 𝑎 + 𝛾 𝑠′∈𝑆 𝑃 𝑠 ′ 𝑑𝑖𝑟, 𝑎 𝑉0 (𝑠 ′ )
𝑎∈𝐴

9. Execução do algoritmo
• Passo 3 (cont):
o executando arg max 𝑎∈𝐴 para 𝜋1 𝑒𝑠𝑞 :
 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛𝑒𝑐𝑒𝑟, −1 + 0.9 1 × 𝑉0 𝑒𝑠𝑞
 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑒𝑠𝑞, −1 + 0.9 1 × 𝑉0 𝑒𝑠𝑞
 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑑𝑖𝑟, −1 + 0.9 0.3 × 𝑉0 𝑒𝑠𝑞 + 0.7 × 𝑉0 𝑑𝑖𝑟
o resultando em:
 𝑝𝑒𝑟𝑚𝑎𝑛𝑒𝑐𝑒𝑟, −10
 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑒𝑠𝑞, −10
 𝒑𝒂𝒓𝒂𝒅𝒊𝒓, 21.5
o assim teremos 𝜋1 𝑒𝑠𝑞 = 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑑𝑖𝑟
o Executando para os outros estados e ações, teremos:
 𝜋1 𝑒𝑠𝑞 = 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑑𝑖𝑟, 𝜋1 meio = 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑑𝑖𝑟 e 𝜋1 dir = permanece

10. Execução do algoritmo
• Passo 4
o verifica se 𝜋1 = 𝜋0
 negativo, então incrementa 𝑖 para 1 e retorna ao passo 2
• Executando mais uma iteração teremos:
o 𝜋2 𝑒𝑠𝑞 = 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑑𝑖𝑟, 𝜋2 meio = 𝑝𝑎𝑟𝑎𝑑𝑖𝑟 e 𝜋2 dir = permanece
o como 𝜋2 = 𝜋1 , o algoritmo encerrará e considerará 𝜋 ∗ = 𝜋2