实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题,SARSA适用于实时决策问题,而DQN适用于处理连续空间和延迟奖励的问题。希望本文能够帮助读者更好地选择适...
强化学习主循环 defrl():q_table=build_q_table(N_STATES,ACTIONS)# 初始 q tableforepisodeinrange(MAX_EPISODES):# 回合step_counter=0S=0# 回合初始位置is_terminated=False# 是否回合结束update_env(S,episode,step_counter)# 环境更新whilenotis_terminated:A=choose_action(S,q_table)# 选行为S_,R=...
Q learning 最重要的数据结构为 Q 表,Q 是 quality 的缩写。算法最终就是要学习到一张好的 Q 表,这样我们就可以根据 Q 表对环境中的任何情况(状态)都能给出一个好的反应(动作)。具体的,就是每次都选择 Q 表中对应状态下具有最大 Q 值的动作。 动作可以看作是状态之间转换的桥梁。 Q表的作用 Q 表一...
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-learning：适用于倾向于学习最优策略的任务，或者在需要快速收敛时的情况。这两种算法只是强化学习领域众多算法中的两种，还有其他更高级的算法如Deep Q Network (DQN)、Actor-Critic等，可以根据问题的复杂度和要求选择适当的算法。最后如果你想自行进行试验，这里是本文两个试验的源代码 https://avoid.overfit.cn/...
Q Learning Q-Learning是一种基于价值迭代的强化学习算法。它的思想是,通过学习一个动作价值函数Q来求解最优策略。具体而言,它通过不断更新Q值来逐步逼近最优策略。 Q值是强化学习中的一个重要概念,它表示在状态s下采取动作a的价值。在Q-Learning中,Q值定义为:从状态s开始,采取动作a后所得到的所有奖励的期望值加...
本文将深入剖析三种常用的强化学习算法:Q-learning、DQN和策略梯度算法。 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...
[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
介绍Q-Learning和两种常见的强化学习算法原理 简介:介绍Q-Learning和两种常见的强化学习算法原理