下面我们开始实现自己的Q-Learning importnetworkxasnximportnumpyasnpdefq_learning_shortest_path(G, start_node, end_node, learning_rate=0.8, discount_factor=0.95, epsilon=0.2, num_episodes=1000):"""Calculates the shortest path in a graph G using ...
折扣因子γ越大,m a x ( Q [ S n e x t , : ] ) max(Q[S_{next}, :])max(Q[Snext,:])所起到的作用就越大。 其中,m a x ( Q [ S n e x t , : ] ) max(Q[S_{next}, :])max(Q[Snext,:])指以前学习到的新状态下可能得到的最大奖励期望,也就是记忆中的利益。...
https://zm-j.github.io/2023/06/28/reinforcement-learning-hungyi-5-1/ 回到概览 Q-learning 是基于值的方法。我们并不学习策略(Actor),而是学习 Critic。Critic 不直接采取行为,而是评价现在的行为有多好。 假设现在有一个 actor $\pi$,critic 的工作就是评价这个 a
https://zm-j.github.io/2023/06/28/reinforcement-learning-hungyi-5-2/ 回到概览 Double DQNDouble DQN 提出的动机:在实际的 Q-learning 中,Q 值是经常被高估的。 总体来说,DQN 的 Q 值随着训练的进行逐步上升。Q 函数依赖于策略,在学习的过程中,策略会变得越来越强,Q 值就会越来越大。 实际值:训练...
项目源代码网址:https://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment 18. Malmo:一个开源项目,使开发人员能够使用 Minecraft 作为人工智能研究平台。 项目源代码网址:https://github.com/microsoft/malmo 19. AirSim:用于在模拟环境中开发、评估和测试自动驾驶汽车的工具包。
我们的输入是整个的图,还有开始和结束的节点,首先就需要提取每个节点之间的距离,将其提供给Q-learning算法。 # Extract nodes and edges data nodes = list(G.nodes()) num_nodes = len(nodes) edges = list(G.edges(data=True)) num_edges = len(edges) ...
对以上概念有了初步的了解,就可以开始QLearning。这里并没有提出状态价值函数、动作价值函数等概念,试图最少的概念开始项目。(推荐一本书:深度强化学习,王树森。Github上有这本书的电子版。这本书是我看的条理最清晰的一本。) 2.QLearning 强化学习得目的,就是要找到一个好的策略函数。以至于智能体能在这个环境中...
项目地址：https://github.com/simoninithomas/Deep_reinforcement_learning_Course/blob/master/Q%20learning/Q%20Learning%20with%20FrozenLake.ipynb 回顾 Q-learning 是一个基于值的强化学习算法，利用 Q 函数寻找最优的「动作—选择」策略。它根据动作值函数评估应该选择哪个动作，这个函数决定了处于某一个特定状态...
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://github.com/mirqwa/reinforcement-leaning...
代码:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/tree/master/contents 1.Q-learning算法的决策 Q-learning算法是如何决策的呢? 原来Q-learning算法会生成一个Q表,agent每一次要采取的action,都会根据当前agent的state去Q表中查找奖励(reward)最高的动作。