Dyna-Q 算法是一个经典的基于模型的强化学习算法。如图 6-1 所示,Dyna-Q 使用一种叫做 Q-planning 的方法来基于模型生成一些模拟数据,然后用模拟数据和真实数据一起改进策略。Q-planning 每次选取一个曾经访问过的状态s, 采取一个曾经在该状态下执行过的动作a,通过模型得到转移后的状态s′以及奖励r,并根据这个...
带规划的Dyna-Q与n步Q-learning 是强化学习中的两种算法,用于解决智能体在未知环境中做出决策的问题。 带规划的Dyna-Q算法是一种模型基准的强化学习算法,它结合了模型学习和Q-learning的思想。该算法通过与环境的交互来学习环境的模型,然后使用这个模型进行规划,生成更多的训练样本来更新Q值。具体步骤如下: 初始化Q...
二、Dyna-Q结构及其算法 Dyna-Q架构包含了在线规划Agent所需要的主要功能,该架构讲学习和规划有机地结合在一起,是有模型和无模型方法的融合,其数据来源包括基于真实环境采样的真实经验以及基于模拟模型采样的模拟经验,通过直接强化学习或间接强化学习来更新值函数或者策略 架构图如下 三、Dyna-Q不同规划对学习步数的影...
选取一个动作defget_action(row, col):#以一定的概率探索ifrandom.random() < 0.1:returnnp.random.choice(range(4))#返回当前Q表格中分数最高的动作returnQ[row, col].argmax()#计算当前格子的更新量(当前格子采取动作后获得的奖励,来到下一个格子及要进行的动作)defupdate(row, col, action, ...
论文解读:Deep Dyna-Q: Integrating Planning for Task-Completion Dialogue Policy Learning (2018 ACL) 简要信息: 一、动机: 任务完成型对话(Task-completion Dialogue)可以被建模为一个强化学习问题,其需要获得智能体与环境的真实交互数据,但是不同于一些模拟类游戏(Atari、AlphaGo等),如果出现故障,任务完成对话系统...
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...
Algorithm : Deep Dyna-Q for Dialogue Policy Learning 1. Direct Reinforcement Learning 在这个步骤中基于真实对话经验,应用DQN来学习对话策略。 在每一步中,agent通过当前的对话状态s, 通过最大化价值函数Q(s,a; θ_Q),选择要执行的动作a。然后agent会接收到奖励r,以及用户的反馈a_u,更新当前状态到s'.存储...
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...
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...
上一节基于规划与学习的差异性介绍了 D y n a − Q Dyna-Q Dyna−Q架构的具体算法过程。但从真实环境的角度观察, D y n a − Q Dyna-Q Dyna−Q架构同样存在各种问题,本节从 D y n a − Q Dyna-Q Dyna−Q架构的问题出发,介绍算力聚焦的本质和具体的算力聚焦方法。