matlab遗传算法工具箱
遗传算法(genetic algorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。
【强化学习】常用算法之一 “Q-learning”
Q-learning算法是一种基于强化学习的无模型学习方法，通过学习到目标系统的Q值函数来解决智能体在给定环境下的最优决策策略问题。Q-learning算法是基于后验策略方法，即学习出目标系统的价值函数Q之后，通过使用某种策略来最大化该价值函数，称之为后验策略。Q-learning算法是偏差-方差权衡的算法，在偏差较高的情况下可以在基于模型的强化学习中找到一个接近最优策略的解决方案。同时它也具有较高的收敛速度和广泛的适用性，因为其只需要存储一个值函数，不需要存储模型。
如何在因果推断中更好地利用数据？
本报告从两个方面来介绍我们如何利用更多的数据来做好因果推断，一个是利用历史对照数据来显式缓解混淆偏差，另一个是多源数据融合下的因果推断。