算法信息动力学中的优化公式探索
Hector Zenil，剑桥大学计算机科学家和生物技术学家，算法信息动力学提出者。学者主页：https://hectorzenil.net/
信息最大化利用与效益优化的核心公式
算法信息动力学研究的核心在于如何通过有效处理和分析数据，结合算法优化，以实现决策过程中的信息最大化利用和效益优化。这一过程可以通过以下公式进行概括：
max π E D ∼ D , A ∼ π ( D ) [ ∑ t = 1 T U ( A t , D t ) ] \max_{\pi} \mathbb{E}_{D \sim \mathcal{D}, A \sim \pi(D)}[\sum_{t=1}^{T} U(A_t, D_t)] πmaxED∼D,A∼π(D)[t=1∑TU(At,Dt)]
其中 π \pi π 是决策策略， D \mathcal{D} D 是数据集的分布， D D D 是从该分布中采样得到的数据集， A A A 是基于数据集 D D D 和策略 π \pi π 生成的决策或行动序列， U ( A t , D t ) U(A_t, D_t) U(At
