1.1 Q-learning计算步骤 Q-Learning算法是一种无模型的强化学习技术,用于学习代理在环境中采取动作的最佳策略。在Q-Learning中,我们通常使用两个主要的矩阵来表示和更新信息:奖励矩阵(R)和Q值矩阵(Q)。 奖励矩阵(R) 奖励矩阵是一个表格,其中每一行代表一个状态(State),每一列代表一个动作(Action)。矩阵中的每个...
按照第一部分Q学习的理论,我们把每个房间抽象为一个状态,选择进入哪号房间作为动作,把状态图和即时奖励值放到下面的奖励值表“回报矩阵R”中:(-1表示不可选择的动作,两个状态间没有连接) 现在我们将添加一个类似的矩阵“Q”给我们agent的大脑,代表了通过经验学到的东西的记忆。 矩阵Q的行表示agent的当前状态,列...
1、部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 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 =...
:Q_predict=self.Q_table[str(state)][action]ifterminated:# 终止状态Q_target=rewardelse:Q_target=reward+self.gamma*np.max(self.Q_table[str(next_state)])self.Q_table[str(state)][action]+=self.lr*(Q_target-Q_predict)#更新Q表格 接下来逐行解释一下这个QLearning类的代码: classQLearning(obj...
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...
三、Q-learning求解物流配送路径规划 3.1部分Python代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=46#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...
QLearning 理论讲解 【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】 代码实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import time ALPHA = 0.1 GAMMA = 0.95 EPSILION = 0.9 N_STATE = 20 ACTIONS = ['left', 'right'] ...
教程| Keras+OpenAI强化学习实践:深度Q网络 其他 选自Medium 作者:Yash Patel 机器之心编译 参与:Jane W 本文先给出 Q 学习(Q-learning)的基本原理,然后再具体从 DQN 网络的超参数、智能体、模型和训练等方面详细解释了深度 Q 网络,最后,文章给出了该教程的全部代码。 在之前的 Keras/OpenAI 教程中,我们讨论...
我们这里使用最常见且通用的Q-Learning来解决这个问题,因为它有动作-状态对矩阵,可以帮助确定最佳的动作。在寻找图中最短路径的情况下,Q-Learning可以通过迭代更新每个状态-动作对的q值来确定两个节点之间的最优路径。 上图为q值的演示。 下面我们开始实现自己的Q-Learning ...