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...
总的来说,Q-Learning 是强化学习领域的一个重要里程碑,它为解决各种实际问题提供了一个简单而强大的框架,并且在理论研究和实际应用中都有着广泛的影响和应用。 2 运行结果部分代码: n_crash1 = 0; % total number of crash with Q-table n_crash2 = 0; % total number of crash with Nueral-Network re...
上述代码中,我们定义了`perform_action`函数来执行动作并返回下一状态和奖励,以及`is_termination_state`函数来判断是否达到终止条件。 在经过足够的训练迭代后,Q-learning算法会收敛到一个最优的Q表格。我们可以使用这个Q表格来进行测试,并找到最优策略。 matlab 使用训练好的Q表格测试 current_state = 1;起始状态...
在强化学习框架下，Q-Learning通过不断迭代更新Q值函数，逐步逼近最优策略。其运行结果主要体现在智能体在未知环境中逐渐找到最优行动路径，并通过经验积累不断优化Q值函数。最终，智能体能够根据当前状态选择最佳动作，以最大化未来累积奖励。部分代码展示：n_crash1 = 0; % 记录使用Q表时发生的碰撞次数n_crash2...
一、强化学习之Q-learning算法 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...
Q-Learning的计算步骤: 1.判断在当前位置可以有几种操作; 2.根据当前位置允许的操作选择一个操作; 3.根据选择的操作进行奖赏; 4.修改当前行为的本次操作权重; 2.仿真效果预览 matlab2022a仿真测试如下: 3.核心MATLAB代码预览 ...
Q-Learning的计算步骤: 1.判断在当前位置可以有几种操作; 2.根据当前位置允许的操作选择一个操作; 3.根据选择的操作进行奖赏; 4.修改当前行为的本次操作权重; 2.仿真效果预览 matlab2022a仿真测试如下: 3.核心MATLAB代码预览 ...
实现的内容很简单,存为.m文件可以直接在matlab上运行,就是利用Q学习(Q learning)完成自主路径寻优简单示例,并进行可视化,Q学习部分参考了如上链接中的内容,供大家交流学习使用,请多提宝贵意见 如图为最终路径,红色方框代表机器人,绿色区域代表障碍,中间底部位置(图示红色方框位置)为目标位置,蓝色为运动轨迹 ...
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...