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...
其中值函数算法是强化学习的重要算法,1992年提出的Q-learning是值函数算法的典型代表,其中用到的值函数概念影响深远,为后来的很多算法奠定了基础。 (一) Q-学习法概述 如果环境的状态和动作空间离散,且数量少,可以选择Q-Learning算法。 Q学习算法不是已知一个策略去优化它,而是新建一个策略,这个策略用表格的形式表...
算法defq_learning(env,episodes=100,alpha=0.1,gamma=0.9,epsilon=0.1):forepisodeinrange(episodes):state=env.reset()done=Falsewhilenotdone:# 选择动作 (epsilon-greedy 策略)ifrandom.uniform(0,1)<epsilon:action=random.randint(0,len(env.actions)-1)# 随机选择动作else:action=np.argmax(env.q_table...
1. Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 求解最优的动作价值函数$q_{*}$和最优策略$\pi_{*}$。 这一类强化学习的问题...
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,...
03 Q-Learning介绍 Q-Learning是Value-Based的强化学习算法,所以算法里面有一个非常重要的Value就是Q-Value,也是Q-Learning叫法的由来。这里重新把强化学习的五个基本部分介绍一下。 Agent(智能体): 强化学习训练的主体就是Agent:智能体。Pacman中就是这个张开大嘴...
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)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′))Q(s,a)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′)) 其中,Q(s,a)Q(s,a)是在状态ss下采取...
Q-learning 算法：学习动作值函数（action value function）动作值函数（或称「Q 函数」）有两个输入：「状态」和「动作」。它将返回在该状态下执行该动作的未来奖励期望。我们可以把 Q 函数视为一个在 Q-table 上滚动的读取器，用于寻找与当前状态关联的行以及与动作关联的列。它会从相匹配的单元格中返回 Q ...
2. 算法实现 2.1 算法简要流程 2.2 游戏场景 2.3 算法实现 3. 参考文章 1. 原理讲解 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...
强化学习之路一 QLearning 算法 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: \(Q(s,a) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a'} Q(s',a'))\)...