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...
Matlab代码实现Q-learning需定义环境状态和动作空间。训练步数在Q-learning中影响算法收敛效果。初始化Q表是Q-learning Matlab代码的重要一步。设定合理的学习率对Q-learning训练很关键。折扣因子决定未来奖励在Q-learning中的权重。在Matlab里要明确环境的状态转移概率。 Q-learning通过不断试错更新Q值以优化策略。训练...
Q-Learning是一种无模型的强化学习算法,特别适合于离散动作空间的问题。在机器人避障和路径规划中,Q-Learning可以帮助机器人学习如何在未知环境中寻找到达目标的最短路径,同时避免碰撞障碍物。 2.1 Q-Learning原理 Q-Learning是一种基于价值迭代的算法,其目标是找到一个策略,使得在给定状态下选择的动作能够最大化未来...
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...
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...
现在,我们将逐步实施Q-learning算法。首先,我们需要建立一个Q表格来存储每个状态和每个动作的Q值。Q表格是一个二维数组,行表示状态,列表示动作。我们可以使用MATLAB来创建一个具有随机初始值的Q表格。 matlab num_states = ;状态的数量 num_actions = ;动作的数量 Q = rand(num_states, num_actions); 接下来,...
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是一种离散时间强化学习算法,无需模型即可直接从环境中学习最优策略。当应用于小车弧线轨迹行驶控制时,其核心任务是让小车自主学习如何控制转向和速度,以在指定的曲线上稳定行驶。 2.1强化学习基础 强化学习的基本框架由四部分组成:环境(Environment)、代理(Agent)、状态(State)、动作(Action)和奖励(Reward)...
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。