2.5.2 Q-learning 2.5.2.1 定义 Q-learning的更新公式为: q_{t+1}\left(s_t, a_t\right)=q_t\left(s_t, a_t\right)-\alpha_t\left(s_t, a_t\right)\left[q_t\left(s_t, a_t\right)-\left(r_{t+1}+\gamma \max _{a \in \mathcal{A}\left(s_{t+1}\right)} q_t\left...
Q-learning是一种记录行为值 (Q value) 的方法, 每种在一定状态的行为都会有一个值Q(s, a), 就是说 行为a在s状态的值是Q(s, a).s在上面的探索者游戏中, 就是o所在的地点了。而每一个地点探索者都能做出两个行为left/right, 这就是探索者的所有可行的a啦. 如果在某个地点s1, 探索者计算了他能...
例子 packagemain;importjava.util.Arrays;publicclassQlearning{publicstaticvoidmain(String[]args){double[][]Q=newdouble[][]{{-1,0,0,-1},{-1,-1,-1,0},{-1,-1,-1,0},{-1,-1,-1,-1}};int[][]graph=newint[][]{{0,3,2,0},{0,0,0,1},{0,0,0,4},{0,0,0,0}};doubl...
Sarsa和Q-learning在收敛的时间上大致相同，但Q-learning能够学习13个步骤的最优路径。Sarsa无法学习最优路径，它会选择避开悬崖。这是因为它的更新函数是使用贪婪的方式来获取下一个状态-动作值，因此悬崖上方的状态值较低。Q-learning在更新中使用了下一个状态动作值的最大值，因此它能够小心地沿着边缘移动到目标状...
1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下: 初始化一个Q-table。 在当前状态ss选择一个动作aa。 执行动作aa,转移到新的状态s′s′。 计算执行结果的奖励rr。
Q学习(Q-learning)Q学习是一种基于TC的方法,用于求解Q函数(状态-行动值函数)。Q学习通过迭代更新Q函数来找到最优策略。在每个时间步,智能体会根据当前状态和Q函数的值来选择最优行动。Q学习的核心思想是使用贝尔曼方程来估计Q函数的值,并通过这些值来更新策略。 策略梯度(Policy Gradient)策略梯度方法是强化学习中...
一、Q-learning Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。在Q-learning中,智能体通过学习一个值函数Q(s, a)来评估特定状态下执行特定动作的价值。算法的核心思想是通过不断更新值函数,使其逼近最优值函数,进而产生最优的策略。 值函数Q(s, a)的更新过程基于贝尔曼方程,其表达式为: Q(s, a) = Q(s, ...
Q-learning是一种基于动作值函数(Q值)的强化学习算法,适用于离散动作和离散状态空间。 1.2 Q-learning的优缺点 1.2.1 优点: 简单直观: Q-learning易于理解和实现。 离线学习: 可以离线学习,更新Q值不受实时影响。 1.2.2 缺点: 不适用于连续动作和状态空间: 对于连续动作和状态空间的问题效果较差。
[5.1.1]--强化学习(Q-Learning和epsilon-greedy算法是浙大教授花两个小时讲完的【深度强化学习】竟然如此简单!通俗易懂深入机器学习,比啃书更高效!学不会你打我!!强化学习/深度学习/计算机视觉/人工智能的第1集视频,该合集共计5集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印): 2.算法涉及理论知识概要 强化学习是一种机器学习方法,它使智能体能够在与环境交互的过程中学习如何采取行动以最大化累积奖励。Q-Learning是一种无模型的强化学习算法,特别适合于离散动作空间的问题。在