- **双 Q-learning**: 使用两个 Q-表来分别估计行为值和实际值,减少估计误差,提升学习效果。 Q-learning 是强化学习中一种经典且有效的方法,应用广泛,特别适合处理离散状态空间和动作空间的问题。 2 运行结果 部分代码: function [ Qtable] = QLearningFunction( name ) model = xlsread(name) % initial ...
Q-learning算法通过不断地与环境进行交互来学习到每个状态下采取每个动作的价值,即Q值。在迷宫路径规划问题中,状态通常是代表了迷宫中的一个位置,动作则是移动到相邻位置的操作。 以下是使用Q-learning算法解决迷宫路径规划问题的一般步骤: 1. **定义状态和动作**:将迷宫的每个位置定义为一个状态,将可以采取的移动...
看到一个简单有趣的Q learning例子,写了段matlab代码实现一下。有兴趣的请先阅读原文链接 dbstopiferror%stop at the errorifit happens%Initializationepisode_num=100;%Iterationtime of exploration state_num=6;%Roomnumber(including the hall)gamma=0.8;%discount factor%100:Arrivalthe hallReward_table=[-1-1...
基于Q-learning算法的机器人迷宫路径规划研究是一项引人入胜的课题。Q-learning，一种基于强化学习的算法，旨在通过探索与利用策略，学习到最优行动策略，使机器人能够智能地在未知环境中寻找最短路径。迷宫路径规划中，机器人需从起点到达终点，Q-learning恰好能实现这一目标。构建迷宫环境模型，包括起点、...
1.领域:matlab,Q-learning强化学习的H无穷控制器算法 2.内容:【提供操作视频】基于Q-learning强化学习的H无穷控制器设计matlab仿真 3.用处:用于Q-learning强化学习的H无穷控制器算法编程学习 4.指向人群:本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项: 使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme_.m文件,不要直接运行...
For fixed and variable cycle period two modes, such as saturation and delay optimization of minimum two goal, based on Q-learning theory to optimization of green time single intersection, has established four offline optimization model of Q-learning. By VBA and Matlab programming example, on four...
翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 3) for a fixed period and variable cycle two mode saturation and delay minimum two optimization goals, the green time optimization of a single intersection q learning theory, four offline q learning optimization model. Vba and matlab programming examples to...
Q-learning算法实现1(matlab) 算法伪代码: 得到Q表后,根据如下算法选择最优策略: 以机器人走房间为例,代码实现如下: 原文链接如下:https://www.jianshu.com/p/29db50000e3f 注:原文中的房间状态0-5分别对应代码中1-6 代码输出: Q表: 最优策略:... 查看原文 吴恩达机器学习笔记-特征缩放 特征缩放 在...
强化学习-Q-learning 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...
q_learning.m: Q学习的核心算法 plotMaze.m: 绘制平均路径, 地图和各个点的最佳方向 actions.m: 定义动作空间 plotQ.m: 单独保存某一次迭代的Q矩阵图像, 默认保存为目录下的images文件夹 main.m: 执行主要功能 说明 如果需要修改起始点, 并绘制相关的路径, 可以在main.m运行完q_learning函数之后, 修改start...