Q-Learning算法仍然是一个TD算法。它与SARSA算法不同,它是Off-Policy(离线),也就是离线的,区别就是它的行动策略跟评估策略不同。我们先看一下它的更新公式: 在这里插入图片描述 它跟SARSA算法唯一的不同就是它多了一个max,也就是评估策略的不同,Q-Learning这里很明确,转移的下一个状态,我只看哪个动作a’能取得最大的
采用同样方法,在基于随机仿真收集数据时,也可以同时基于贝尔曼方程递归迭代更新状态价值函数。该方法不需要等到Episode终了,每行动一步即可以进行更新处理,这种方法一般称为TD(Temporal-Difference)法,时间差分学习法。其中的代表算法: Off-policy(异策略)TD法的Q-Learning算法 On-policy TD法的SARSA算法 这里我们首先推导...
对于Q-Learning 的算法流程部分 ,和 SARSA 也有些细微区别:在Q-Learning 中的 learn() 方法不需要传入 next_action 参数,因为在计算 td-target 时只是查看了一下下一个状态的所有动作价值,并选择一个最优动作让环境去执行。还请仔细区分两者的不同: def run_episode(self, render=False): state = self.env...
时态差分法（Temporal Difference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的强化学习问题。下面是最简单的TD方法更新：它只使用当前行动之后的奖励值和下一个状态的值作为目标。Sarsa...
二、TD 解决控制问题 我们知道,TD对比MC有很多优势,比如TD有更低方差,可以学习不完整的序列。所以我们可以在策略控制循环中使用TD来代替MC。因此现在主流的强化学习求解方法都是基于TD的,下面我们就介绍两种最常用的算法,分别是 Sarsa 和 Q-Learning 1、Sarsa: ...
上篇介绍了TD法，因其较低的方差与完整的序列学习能力，成为主流强化学习求解方法。接下来将详细解析两种经典算法：SARSA与Q-learning。SARSA算法对于一个动作序列，基于ε-贪婪策略π在当前状态St选择动作At，进入状态St+1后，继续基于策略π选择动作At+1，以此更新价值函数，公式如下：Q(St,At)=Q(St,...
1.1 Q-learning 最经典的value-based算法,通过Q-learning可以很好地体验到基于价值方法的优缺点。使用Q table作为价值函数Q(s, a)的载体,算法模型如下: Agent代码如下: """ Q-learning """classAgent:def__init__(self, actions, learning_rate, reward_decay, e_greedy): ...
在时序差分的方法中,我们把TD目标看作是最优策略(TD目标是Rt+γV(St+1)Rt+γV(St+1),事实上随着策略的更新,TD目标一直是变化的)。Q-Learning直接学习的是最优策略,而SARSA在学习最优策略的同时还在做探索。这导致我们在学习最优策略的时候,如果用SARSA,为了保证收敛,需要制定一个策略, ...
这就是TD learning的基本步骤,通过多次的实验,智能体掌握了在不同位置下,相应的策略的估值分,从而解决了将较远的未来映射到当下的对不同策略的激励这个强化学习的核心问题。 根据是否亲自尝试不同的策略,Q learning可以分为在线和离线俩者,用学下棋来举例,前者是AI通过自己和人类选手下棋或者自我对弈来提升,而后者...