本章即将介绍的 Dyna-Q 算法也是非常基础的基于模型的强化学习算法,不过它的环境模型是通过采样数据估计得到的。 强化学习算法有两个重要的评价指标:一个是算法收敛后的策略在初始状态下的期望回报,另一个是样本复杂度,即算法达到收敛结果需要在真实环境中采样的样本数量。基于模型的强化学习算法由于具有一个环境模型,...
Dyna-Q算法也是非常基础的基于模型的强化学习算法,不过它的环境模型是通过采样数据估计得到的。 强化学习算法有两个重要的评价指标:一个是算法收敛后的策略在初始状态下的期望回报,另一个是样本复杂度,即算法达到收敛结果需要在真实环境中采样的样本数量。基于模型的强化学习算法由于具有一个环境模型,智能体可以额外和环...
1:所有规划算法都以计算值函数作为策略改进的中间关键步骤 2:所有规划算法都可以通过基于模型产生的模拟经验来计算值函数 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...
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...
强化学习代码实战-05 Dyna-Q算法 基于Q-learning,加入数据反刍机制,更多地利用已有样本,温故而知新(离线学习) importnumpy as npimportrandom#获取一个格子的状态defget_state(row, col):ifrow!=3:return'ground'ifrow == 3andcol == 11:return'terminal'ifrow == 3andcol ==0:return'ground'return'trap'...
""" Dyna-Q算法 """ def __init__(self, ncol, nrow, epsilon, alpha, gamma, n_planning, n_action=4): 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 ...
dyna-q algorithm是比较 typical 的基于模型的强化学习算法,这里的基于模型指的是环境模型,而不是智能体,也就是这个模型的输出是状态和奖励。dyna-Q算法首先会和环境交互,拿到实时的真实交互数据,然后保存到历史列表内的,保存的形式是dictionary,也就是(s0, a0)=(r, s1)。Q_table的训练使用了一次实时交互的数据...
动手学强化学习Chapter SixDynaQ Algorithm 阅读笔记DynaQ算法概述： 基于模型的强化学习算法：DynaQ算法是基于模型的强化学习中的一种典型实现，它通过采样数据来估计模型，并与环境互动以获取实时的真实交互数据。算法核心特点： 历史数据存储：算法在与环境互动后，将获取的真实交互数据存储在历史列表中，以...
其也叫做间接强化学习。典型的model-based就是动态规划法。但模型绝大多数时候不能准确的描述真正的环境的转化模型,那么使用基于模型的强化学习算法得到的解大多数时候也不是很实用。model-free则是完全依靠交互数据,通常需要大量的真实场景的交互,也称作直接强化学习。
Dyna-Q算法是基于模型的强化学习算法的典范。算法在与环境互动以获取实时的真实交互数据后，将这些数据存储在历史列表中，以字典形式表示，例如 (s0, a0)=(r, s1)。在训练Q_table时，除了实时数据，还会随机采样n_planning个历史数据。Q_table是智能体的关键组成部分，用来指导选择最佳行动。智能体的...