Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下: 使用Python实现Q-learning 接下来,我们将使用Python来实现一个简单的Q-learning算法,并应用于一个简单的环境中。 首先,我们需要导入必要的库: 代码语言:javascript ...
上述的Q学习算法可以看出,当划分的状态有限时,每一场景开始时随机选择的初始状态s在算法的指导下探索环境,最终一定可以到达目标状态s*,回报函数R(s,a)是有界的,并且动作的选择能够使每个状态映射到动作对的访问是无限频率,则整个学习过程就能够训练出来。 Q学习通过对环境的不断探索,积累历史经验,agent通过不断试错...
1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。 3. 执行动作,得到返回奖励(这里需要自定义,比如到达目标给的大的reward,撞墙给个小的reward)和下一个状态。 4. 更新 Q 表: 根据规则...
一、Q-learning简介 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本...
摘要:本文深入研究了基于Q-Learning的D2D(Device-to-Device)通信功率控制算法。首先阐述了D2D通信的概念、优势及面临的挑战,特别是功率控制的必要性。接着详细介绍了Q-Learning算法原理及其在D2D通信功率控制中的应用方式。通过理论分析与仿真实验,验证了该算法在提升系统性能、降低干扰等方面的有效性,并与其他传统算法进...
一、Q-learning算法简介 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断...
4 Q-Learning整体算法 主要参数 epsilon greedy:决策上的一种策略,如 epsilon = 0.9 时, 就说明有90% 的情况我会按照 Q 表的最优值选择行为, 10% 的时间使用随机选行为。个人感觉就是之前所说那种探索-利用均衡的一个参数。 alpha:学习率, 来决定这次的误差有多少是要被学习的, alpha是一个小于1 的数。
简介:【python】python基于 Q-learning 算法的迷宫游戏(源码+论文)【独一无二】 一、设计要求 设计需求 本项目旨在开发一个基于 Q-learning 算法的迷宫游戏,并通过 PyQt5 图形用户界面展示训练过程和结果。具体设计需求如下: 迷宫环境: 创建一个5x5网格的迷宫环境(MazeEnv 类),定义起始点(0,0)和目标点(4,4)...