带规划的Dyna-Q算法的优势在于通过模型学习和规划来增加训练样本的数量,从而提高了学习效率和决策的准确性。它适用于需要在未知环境中进行决策的问题,如机器人导航、游戏策略等。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云强化学习平台(https://cloud.tencent.com/product/rl) n步Q-learning算法是一种基于时间差分学习的强化学习算...
self.Q_table = np.zeros([nrow * ncol, n_action])# 初始化Q(s,a)表格self.n_action = n_action# 动作个数self.alpha = alpha# 学习率self.gamma = gamma# 折扣因子self.epsilon = epsilon# epsilon-贪婪策略中的参数self.n_planning = n_planning#执行Q-planning的次数, 对应1次Q-learningself.mo...
为了在值估计的时候利用上 learned model,本文将传统的 Q-learning 中的TD-error用自定义的improved target \mathcal{T}^{MVE}_H代替,通过将 learned model rollout H 步进行计算。 \mathcal{T}_{H}^{\mathrm{MVE}}\left(r, s^{\prime}\right)=r+\left(\sum_{i=1}^{H} D^{i} \gamma^{...
Q-learning: 直接估计最优Q[row, col](离线策略) 在线策略:行为策略和目标策略是同一个策略 离线策略:---不是同一个策略"""target= reward + Q[next_row, next_col].max() * 0.95value=Q[row, col, action]#时序查分计算td_errortd_error = 0.1 * (target -value)#返回误差值returntd_errordefq_...
所示实际上模型学习就是存储,规划就是从存的数据里面拿数据,然后用Q-learning。整个算法好想有点画蛇添足。因为你的模型就是存储的经验,规划方法也是一样的,所以大可把实际经验存起来,然后回放就行了。不过重在强调思想嘛,所有还是值得借鉴。整个Dyna-Q的学习框图如下:...
Reinforcement learningGPGPUTraditional reinforcement learning algorithm, such as Q-learning, is based on one agent and one step learning without a model. In recent years, many have proposed the concepts of multi-agents and using a model for retraining to increase learning efficiency, such as Dyna-...
框架结合Q‑learning算法应用于移动机器人路径规划,同时为了加快算法的收敛,在Q值初始化时引入人工势场法初始化Q值,仿真实验表明,加入规划后的算法收敛前的运行幕数会大大减少,并且规划步数越大算法收敛前运行幕数越少,但是加入规划会增加算法的时间复杂度;改进的Dyna‑Q学习算法加快了算法的收敛速度,能够高效的...
根据是否具有环境模型,强化学习算法分为两种:基于模型的强化学习(model-based reinforcement learning)和无模型的强化学习(model-free reinforcement learning)。无模型的强化学习根据智能体与环境交互采样到的数据直接进行策略提升或者价值估计,第 5 章讨论的两种时序差分算法,即 Sarsa 和 Q-learning 算法,便是两种无模型...
记住Q-Learning是模型无关的, 也就是不依赖于T和R, Dyna-Q是将模型无关和模型相关的方法结合到一起的, 是对Q-Learning的改进 Dyna-Q在通过Q-Learning从真实世界获得体验后, 更新模型的T, R矩阵, 然后通过随机方式虚拟交互体验, 再更新Q table, 这个过程迭代100-200次, 之后再次通过Q-Learning从真实世界获得...
强化学习主要分为两大类：无模型强化学习和基于模型的强化学习。Sarsa和Q-learning属于无模型强化学习，而动态规划中的策略迭代和价值迭代则属于基于模型的强化学习。Dyna-Q算法是基于模型的强化学习中的一种典型实现，与基于模型学习的其他方法不同的是，它通过采样数据来估计模型。评价强化学习算法时，我们...