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 tables for up, right, down, left Q1 = zeros(size(model)); %up Q2 = zeros(size(mode...
系统吞吐量:基于Q-Learning的算法在不同D2D用户对数量下,系统吞吐量均高于传统固定功率控制算法和基于贪婪算法的功率控制算法。这是因为Q-Learning算法能够根据环境变化动态调整发射功率,有效减少了干扰,提高了频谱利用率。 信干噪比(SINR):Q-Learning算法能够使D2D设备获得更高的SINR值。通过不断学习最优功率控制策略,...
Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下,选择动作a,通过...
y=randperm(30);state=y(1);%q learning ticforepisode=0:50000qma=max(q(state,:));ifqma~=0x=find(q(state,:)==qma);elsex=find(R(state,:)>=0);end%choose actionifsize(x,1)>0x1=RandomPermutation(x);x1=x1(1);end%update q matrix qMax=max(q,[],2);q(state,x1)=R(state,x1)...
2. Q-learning算法实现 2.1 场景引入 下面利用Q-learning实现二维网格的强化学习,并使用Matlab的强化学习工具箱(Reinforcement Learning Toolbox)进行验证。假设有如下场景:下面是一幅4×4的地图,最左上角的格子记为1号,下面的为2号,以此类推,第二列则为5~8号…… 一位王子需要从下面地图中的某个方格出发,前往...
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,它使代理(agent)通过与环境互动,学习采取何种行动以最大化累积奖励。在路径规划问题中,强化学习被用于自动探索环境,找到从起点到终点的最佳路径。其中,QLearning和SARSA是两种经典的价值迭代方法。
原文地址:http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 这篇教程通过简单且易于理解的实例介绍了Q-学习的概念知识,例子描述了一个智能体通过非监督学习的方法对未知的环境进行学习。 假设我们的楼层内共有5个房间,房间之间通过一道门相连,正如下图所示。我们将房间编号为房间0到房间4,楼层的外部可...
Q-learning通过不断试错更新Q值以优化策略。训练步数太少Q-learning可能无法学到最优策略。训练步数过多则会增加计算时间和资源消耗。探索与利用平衡是Q-learning算法的要点之一。Matlab代码中常用ε-贪心策略实现探索与利用。Q值更新公式是Q-learning算法核心部分。在Matlab中要准确编写Q值更新的代码逻辑。不同环境下Q-...
Q-learning机器人路径规划算法 机器人路径规划,机器人路径避障。求解常见的路径规划问题。内含算法的注释,模块化编程。 强化学习中的价值学习算法是一类重要的强化学习算法,它们通过学习价值函数来指导智能体的行为选择。价值函数表示在特定状态下,智能体采取不同行动所能获得的长期累积回报的期望值。Q学习是一种基于状态...
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:......