Model-free control解决 cliff-walking问题 问题描述: 代码地址:利用Q-learning解决Cliff-walking问题_cliff walking-CSDN博客 """ 1、超参数定义 2、Q-learning策略下的悬崖最优路径规划 2.1、悬崖创建 2.2、重置悬崖环境 2.3、加入路径规划策略 2.4、训练 2.5、关闭悬崖环境 3、画图 """ import random import num...
一:价值函数估计 上回书说到在model-based环境下的动态规划解决强化学习方法,但是在大部分情况下,我们的环境并不是白盒的,而是无模型环境的(model-free),即环境的状态转移函数或奖励函数不可知,这就导致我们无法去直接计算出环境价值和动作-环境价值(因为少了状态转移函数更新方程无法计算),所以我们只能通过和环境交...
在学习强化学习的过程中，有两个名词早晚会出现在我们面前，就是Model-Based 和Model-Free。在一些资料...
但很多情况下 MDP 是未知的,这时核心问题就发生了变化 Model-free prediction:Estimate value function of an unknown MDP Model-free control::Optimize value function of an unknown MDP 1.1 回顾model-based prediction问题 1.1.1 policy evaluation算法 使用MDP的Bellman公式反复迭代计算至收敛 常使用DP方法实现这...
1.2 model-free RL 无模型强化学习通过和环境进行交互来解决问题 Agent不能直接获取状态转移矩阵P和奖励函数R Agent的每次交互过程,会采集一条轨迹(Trajectories/episodes),Agent要收集大量的轨迹,然后从中获取信息,改进策略,以求获得更多的奖励 ...
由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多。 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: ...
上次讲到强化学习的问题可以分成model-based和model-free两类,现在我们先看看model-based,我们复习一下强化学习的3个组成部分:model,policy和value function: model:包括状态转移模型和奖励模型; policy:从状态到决策的函数(或映射); value function:指的是处于某个状态的时候未来收益的折现期望值; ...
Model-based学习算法基于马尔可夫决策过程(MDP)的完整定义,包括状态转移和奖励函数的建模,这需要对环境有一个准确的描述或估计。相比之下,Model-free学习方法如Q-learning和策略梯度算法,仅基于从环境中收集到的奖励信息,不需要对状态转移概率进行建模。 2.学习过程与效率 ...
model-free:不知道MDP的Transition转移和Reward回报 Bootstrapping自举学习,从部分例子学习 Goal:学习\(v_{\pi}\) 的值,under policy \(\pi\) TD(0)方法: \[ V\left(S_{t}\right) \leftarrow V\left(S_{t}\right)+\alpha\left(R_{t+1}+\gamma V\left(S_{t+1}\right)-V\left(S_{t}\...
强化学习基础篇(二十七)Model-free控制 终于推进到控制部分了,控制的问题才是核心。 1、预测与控制 预测与控制的区别在于: 预测问题中是输入一个MDP 以及一个策略 ,然后输出基于当前策略 的价值函数 。 控制问题是MDP ,然后输出最优价值函数 以及最优策略 ...