贝尔曼方程计算器

贝尔曼方程是强化学习和动态规划中的一个基本组成部分。它递归地定义状态的值为即时奖励加上贴现后的未来值，并考虑策略。该方程通常表示为：

\[ V(s) = R(s) + \gamma \sum_{s'} P(s'|s,a) V(s') \]

其中：

• \( V(s) \) 是状态 \( s \) 的值函数。
• \( R(s) \) 是即时奖励。
• \( \gamma \) 是折扣因子。
• \( \sum_{s'} P(s'|s,a) V(s') \) 表示下一状态的期望值，考虑策略。

这个计算器允许你根据这些参数计算值函数，这使得它在决策过程和强化学习的研究中非常有用。