QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动作。 2、公式...
Q-Learning 的核心思想是通过贝尔曼方程来更新 Q 值。贝尔曼方程描述了某一状态-动作对的 Q 值与其后续状态-动作对之间的关系。 在Q-Learning 中,更新公式为: Q(s_t, a_t) = Q(s_t, a_t) + \alpha \left( R_{t+1} + \gamma \max_{a'} Q(s_{t+1}, a') - Q(s_t, a_t) \right...
强化学习中,值函数Q(s,a)本来是状态s下采取动作a后的奖励的累计,而贝尔曼方程说明,本步的奖励加上下一步的值函数Q(s,,a,)最大者,更接近Q(s,a)的真实值。 下面借用一个经典例子,说明Q学习算法的大意,例子虽然简单,但可以从中看出Q学习算法的思想和方法。(引自 A Painless Q-learning Tutorialhttps://b...
离线学习:Q-Learning 是一种离线学习算法,这意味着智能体可以从过去的经验中学习,而不需要与环境进行实时交互。 收敛性:在有限的状态和动作空间中,Q-Learning 算法可以保证收敛到最优策略。 易于实现:Q-Learning 算法相对简单,易于实现。 缺点: 状态空间大时不适用:当状态空间或动作空间很大时,Q-Learning 算法的...
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
简介:Q-learning算法是一种基于强化学习的无模型学习方法,通过学习到目标系统的Q值函数来解决智能体在给定环境下的最优决策策略问题。Q-learning算法是基于后验策略方法,即学习出目标系统的价值函数Q之后,通过使用某种策略来最大化该价值函数,称之为后验策略。Q-learning算法是偏差-方差权衡的算法,在偏差较高的情况下...
Q-Learning算法 理论 Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: $Q(s,a) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a
4. 根据Q-learning更新规则更新Q值表格中的Q值: Q(st, at) = Q(st, at) + α * (rt+1 + γ * max(Q(st+1, a)) - Q(st, at)) 其中,α是学习率,γ是折扣因子,用于平衡当前奖励和未来奖励的重要性。 5. 重复步骤2-4,直到达到停止条件(例如达到最大迭代次数或Q值收敛)。
Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励并不多的动作...
1、Q-learning🎯Q-learning是一种无模型、非策略的强化学习算法。它通过估算动作价值函数来更新策略,使用贝尔曼方程对每个状态-动作对的价值进行迭代优化。Q-learning能够有效处理大规模离散状态空间,并且因其简单易懂而广泛应用。 2、SARSA🎯SARSA是一种基于策略的强化学习算法,区别于Q-learning,它根据当前选择的...