通过不断迭代更新Q(s,a)Q(s,a)的值,Q-Learning算法可以学习到最优策略π∗π∗下的状态-动作对的价值函数Q∗(s,a)Q∗(s,a)。这个过程不需要环境的动态模型,因此Q-Learning是一种无模型的强化学习算法。 1.2 Q-Learning解的推导 贝尔曼方程是动态规划中的核心原理,它将一个状态的价值分解为即时奖励...
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 ...
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...
importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=36#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象,初始化节点坐标,计算每两点距离qlearn = Qlearning(alpha=0.5, gamma=0.01, epsilon=0.5, final_epsilon=0.05,chos=chos,node...
一、从马尔科夫过程到Q学习 # 有一定基础的读者可以直接看第二部分 Q学习(Q-learning)算法是一种与模型无关的强化学习算法,以马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)为理论基础。 标准的马尔科夫决策过程可以用一个五元组<S,A,P,R,γ> 表示,其中: ...
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。
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...
我们的输入是整个的图,还有开始和结束的节点,首先就需要提取每个节点之间的距离,将其提供给Q-learning算法。 # Extract nodes and edges data nodes=list(G.nodes()) num_nodes=len(nodes) edges=list(G.edges(data=True)) num_edges=len(edges)