Q-Learning 算法通过迭代更新 Q 值,逐步逼近最优动作价值函数。在实际应用中,我们通常会使用一些策略(如ε-greedy)来平衡探索与利用,以便在学习过程中发现最优策略。 2. Q-Learning 算法流程 以下是 Q-Learning 算法的基本步骤: 1. 初始化 Q 值表,通常将所有 Q 值设为 0 或较小的随机数。 2. 对于每个...
Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。一、基本概念 1. 状态（State）：环境的某个特定情况或配置。2. 动作（Action）：在给定状态下可以采取的...
代码: import numpy as np import random # 定义网格世界的参数 grid_size = 5 # 网格的大小 num_episodes = 1000 # 训练回合数 max_steps_per_episode = 100 # 每个回合的最大步数 learning_rate = 0.1 # 学习率 discount_factor = 0.9 # 折扣因子 exploration_rate = 1.0 # 初始探索率 exploration_de...
三. QLearning代码实战 In [3] """Q-Table learning algorithm. Non deep learning - TD Learning, Off-Policy, e-Greedy Exploration Q(S, A) <- Q(S, A) + alpha * (R + lambda * Q(newS, newA) - Q(S, A)) See David Silver RL Tutorial Lecture 5 - Q-Learning for more details. ...
代码: 建议先看代码的总流程部分,然后结合这函数去看,上面定义的类和类中的方法是再干什么。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportgym# 项目参数(超参数)BATCH_SIZE=32# 随机抽取BATCH_SIZE条数据。LR=0.01# 学习率 (learning rate)EPSILON=0.9# # 最优选择动作百分比...
shortest_path = q_learning_shortest_path(G,'New York, NY','Phoenix, AZ')print(shortest_path) 输出结果如下: 这就是我们数据中从New York, NY到Phoenix, AZ的最短路径! 如果你感兴趣或者想了解更多,可以在这个链接中查看完整的代码。 https://github...
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-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励并不多的动作...
AI代码解释 # 进行Q-learning算法迭代更新 begin_cord=(0,0)max_reward_route=float("-inf")forepisodeinrange(200):# 初始化起始位置 state=begin_cord route=[state]whilestate!=exit_coord:# 终止条件:到达终点位置 tmp=actions.copy()# 排除一些可能ifstate[0]==0:# 不能向上 ...
Q学习(Q-learning)入门小例子及python实现 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:...