我正在研究一个电源管理问题，我根据事件的发生来控制计算板的电源管理。我使用强化学习（传统的Q-learning）来进行电源管理，其中计算板作为服务提供者（SP）来处理请求（图像）。SP连接到一个智能摄像头，电源管理器（PM）算法在摄像头上运行，它向SP发出适当的电源命令（睡眠、唤醒）。智能摄像头根据事件的发生捕捉图像（请求）并为请求（图像）维护一个服务队列（SQ）。我还拥有一个基于ANN的工作负载估计器，它将当前工作负载分类为低或高。因此，Q-learning算法的状态空间由Q(s,a)的复合体组成，其中s=(SR, SQ, SP)。SR是工作负载的状态，SQ是服务队列的状态，SP是服务提供者的状态。根据当前工作负载、队列状态和服务提供者的状态，PM向SP发出某些命令（睡眠、唤醒）。决策在以下阶段做出：
- SP处于空闲状态
- SP刚进入睡眠状态且SQ>=1
- SP处于睡眠状态且SQ从0变为1
对于每个动作，都会分配一个成本，该成本由动作引起的平均功耗和平均每请求延迟的加权和组成。在睡眠状态和空闲状态下，动作包括从预定义的超时值列表中选择一些超时值。我的问题如下：
当SP进入睡眠状态并选择一个超时值时，在超时值期间可能会有一些请求到达，因此SQ的状态会发生变化。这也改变了复合状态（例如，从S(0,0,0)变为S(0,N,0)）。在超时值结束时，如果SQ>0，PM决定唤醒SP。唤醒后，SP处理请求，当SQ=0时，它的状态为(0,0,1)或(1,0,1)。然后它为前一个状态分配一个成本。它还相应地更新Q矩阵。我的问题是，成本应该分配给状态(0,0,0)还是(0,N,0)？ 原则上，前一个状态是(0,N,0)，但这个请求是在队列中到达一些请求时自动达到的，因此在这个状态下没有采取任何行动，也没有可用的行动来分配成本。
回答：
Q-learning适用于马尔可夫决策过程（MDP），在给定状态下执行一个动作会导致确定性地过渡到一个新状态。
你描述的问题是否属于部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）还是MDP尚不清楚。如果你有一个POMDP（你在没有队列状态信息的情况下做出睡眠或唤醒的决策），那么这个问题更难解决。
如果你只是在可以观察到系统状态时做出睡眠超时决策，那么你有一个MDP。在这种情况下，你应该只在到达下一个选择动作的状态时更新Q矩阵。
这是我对你示例中事件序列的理解：
- 系统在状态(0,0,0)中睡眠
- 请求到达队列，系统仍在睡眠中 – (0,N,0)。
- 系统唤醒 – (0,N,1)或(1,N,1)
- 系统处理请求 – (0|1,0,1)
在步骤4之后，系统需要做出另一个超时决策并更新Q矩阵。当前状态是(0|1,0,1)，这个状态应该在Q-learning算法中使用。
然而，你担心在(0|1,0,1)更新Q矩阵不会考虑到系统在睡眠时处理到达的N个请求所花费的时间。解决这个问题可能有许多选项，其中大多数可能涉及重构你问题的状态空间。一种方法是在奖励函数中考虑N个请求 – 如果系统在唤醒时发现大量请求，那么它应该立即对前一个动作进行惩罚。
