目录一、介绍二、RL渗透测试三、实验结果四、结论 一、介绍 RL应用于渗透测试的攻击图之中，但是训练有素的代理并不能反映现实情况，因为攻击图缺乏对于网络地形的描述。目前通常使用CVSS及其组件构建攻击图，但是通过完全依赖抽象化，网络表示可能偏向于漏洞，而不是攻击者如何计划或执行
目录一、介绍二、RL三、MDP构建攻击图四、实验评估五、总结 一、介绍 文章提出了一种在攻击图中发现渗透路径的RL方法，在攻击图的动态模型中对基于服务的防御性网络结构进行建模，发现最优的N条攻击路径。 二、RL RL通过与环境交互来学习，描述了一组近似动态规划的求解方法，环境通常通
目录 1. 强化学习的agent-environment接口模型 2. 马尔科夫决策过程 MDP：Markov Decision Process 3. 回报 return 4. 价值函数及贝尔曼方程 5. 其它 6. 主要公式 MDP动力学函数 回报 价值函数 贝尔曼方程 贝尔曼最优方程 1. 强化学习的agent-environment接口模型
发表时间：2020（NeurIPS 2020） 文章要点：这篇文章用model based方法去做offline RL。主要分为两步，第一步是用offline data学一个pessimistic MDP (P-MDP)，第二步就是用这个P-MDP去学一个near-optimal policy。P-MDP的性质保证了这个near-optimal policy是真实环境里的performance的lowe
文章来源：“分子动力学”公众号 分子动力学模拟 Gromacs分子动力学模拟主要可以分为以下几个步骤，不同的体系步骤可能略有不同。 预平衡 在开始之前，先简单了解一下预平衡： 分子动力学模拟的最终目的是对体系进行抽样，然后计算体系的能量，各种化学键，成分分析等等。打个比方说，我们有
二、强化学习—马尔可夫决策过程 文章目录 二、强化学习—马尔可夫决策过程1. Markov Process马尔科夫过程2. Markov Reward Process马尔科夫奖励过程(MRP)2.1 回报和价值函数2.2 贝尔曼方程 3. Markov Decision Process马尔科夫决策过程(MDP)思考总结 1. Markov Proces
动态规划求解MDP（基于贝尔曼方程） 一、策略迭代法 1. 策略评估 基于贝尔曼方程的动态规划迭代： 基本思想：在当前策略Pi下，初始化值函数V0，用当前策略和前Vk来更新Vk+1，直至Vk+1收敛 2. 策略改进 a
题目链接：https://codeforces.com/contest/1467/problem/E 算法流程 以1号节点为根，先序遍历这棵树，记录以下信息： a. 每一种权值出现的次数 \(cnt[i]\) b. 每一种权值出现的深度 \(dep[i]\) c. 每一种权值出现的最大深度 \(mdp[i]\) 以1号节点为根，再次先序遍历这棵树，记录以下信息
2020-12-2 今日主要将专利主体全部完成。 实现方面发现一个问题：论文没有细说如何得到状态序列和action的定义。 我猜测是自己定义的action。主要看他的MDP状态图发现只有一个action，接打电话，怀疑是与状态爆炸问题有关。
马尔可夫决策过程（MDP）的原始模型是马尔可夫链（Markov Chain, MC），下面先学习一些MC的内容： 马尔可夫性当前状态包含了对未来预测所需要的有用信息，过去信息对未来预测不重要，该就满足了马尔科夫性，严格来说，就是某一状态信息包含了所有相关的历史，只要当前状态可知，所有的历史信息都不再需要
原文链接：http://tecdat.cn/?p=11105 在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程 （MDP）的理想模型 ，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。 在这篇文章中，我介绍了可以在MDP上下文中使用的三种动态编程算法。为了使这些概念更容
Markov Reward Processes 任何部分可观测问题都可以转化为马尔可夫过程 MDP化 Markov Property 状态转移概率 -> 矩阵 告诉我们在当前状态下,有多大概率到达哪个state a tuple(S,P) non-stationary MDP 不稳定的动态过程 如概率变化 Reward a tuple (S, P, R, γ) retu
