Examples of stanfordlogic.jocular.rlcpp.State

stanfordlogic.jocular.rlcpp.State
This class comes from the VanHasselt C++ Library. This was a struct, it explains why all the members are public.

        w.setNumberOfStates(observation.intArray[1]);
        // Se lee de fichero el tipo de algoritmo que se va usar y se almacena
        // en funcion_apr
        loadConfigAgent("config_agent.cfg");
        // Se inicializa el estado
        State s = new State();
        s.discrete = true;
        s.discreteState = observation.intArray[0];
        // Se inicializa el vector de acciones
        actions = new stanfordlogic.jocular.rlcpp.Action[2];
        actions[0] = new stanfordlogic.jocular.rlcpp.Action();

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        list_act.add(act);
        Integer sta = new Integer(lastStateInt);
        list_sta.add(sta);
        // Se crean las variables necesarias para que puedan usarse los datos de
        // las variables anteriores en los algoritmos de aprendizaje
        State newS = new State();
        newS.discrete = true;
        newS.discreteState = newStateInt;
        State lastS = new State();
        lastS.discrete = true;
        lastS.discreteState = lastStateInt;
        int theIntAction = 0;
        double learning_r = 0.1;
        double learning_rat[] = null;

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        list_act.add(act);
        Integer sta = new Integer(lastStateInt);
        list_sta.add(sta);
        // Se crean las variables necesarias para que puedan usarse los datos de
        // las variables anteriores en los algoritmos de aprendizaje
        State lastS = new State();
        lastS.discrete = true;
        lastS.discreteState = lastStateInt;
        actions[0].discreteAction = lastActionInt;
        double learning_r = 0.1;
        double learning_rat[] = null;

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            int lastStateInt = value_sta;
            int lastActionInt = value_act;
            // Se crean las variables necesarias para que puedan usarse los
            // datos de las variables anteriores en los algoritmos de
            // aprendizaje
            State lastS = new State();
            lastS.discrete = true;
            lastS.discreteState = lastStateInt;
            actions[0].discreteAction = lastActionInt;
            double learning_r = 0.1;
            double learning_rat[] = null;

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