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,...
总体来看，Q-Learning和DQN作为增强学习中的两种重要的价值迭代算法，各有其独特的优势和局限。Q-Learning算法简单、直观，适用于状态和动作空间较小的问题；而DQN通过引入深度学习，能够处理更复杂的问题，但同时也需要更多的数据和计算资源。在实际应用中，我们需要根据问题的特性和资源限制，选择最合适的算法。无论是...
前面我们介绍强化学习基本概念,马尔科夫决策过程,策略迭代和值迭代,这些组成强化学习的基础。 从今天开始逐步介绍常用强化学习算法,从最简单的Q-learning算法开始。简单并不代表不常用,有的简单会是经典,Q-learning算法就是这样的例子。 1 迷宫游戏 假设我们有一个迷宫地图,其中包含多个状态(格子),每个格子可以采取上、...
另一方面,该论文还引出了一些未解决的问题,例如:妄想偏差在实际场景(如 non-tabular 场景)中是否常见;如果常见,如何在大规模 Q-learning 等算法中维护信息集;此外,妄想偏差是否能进一步将基于价值和基于策略的强化学习算法联系到一起等。
为了日后复习,有必要把强化学习的内容重新整理一下。这一系列文章会从经典的基于价值的算法,比如Q-Learning、Sarsa、DQN,讲到基于策略的算法,比如PG、PPO,还会涉及分层强化学习、多智能体系统和Reward Shaping等。本篇先来讲Q-Learning。 原理 Q-Learning 是一种用于强化学习的值迭代算法,其核心思想是通过交互与环境...
前面我们介绍强化学习基本概念,马尔科夫决策过程,策略迭代和值迭代,这些组成强化学习的基础。 从今天开始逐步介绍常用强化学习算法,从最简单的Q-learning算法开始。简单并不代表不常用,有的简单会是经典,Q-learning算法就是这样的例子。 1 迷宫游戏 假设我们有一个迷宫地图,其中包含多个状态(格子),每个格子可以采取上、...
Q-Learning是一种基于价值迭代的增强学习算法,其核心在于学习一个动作-价值函数Q(s,a),表示在状态s下执行动作a的预期收益。Q-Learning通过迭代更新Q值,逐步逼近最优策略。在每次迭代中,算法选择一个动作,观察环境反馈的奖励和新的状态,然后根据贝尔曼方程更新Q值。这个过程会一直持续,直到Q值收敛,此时的策略即为最优...
案例概述:Q-learning解决迷宫问题 使用Q-learning算法来训练一个智能体,让它在一个迷宫中找到出口。迷宫是一个2D网格,其中包含障碍物、起始点和目标点。智能体将学习如何在迷宫中移动,以找到最短路径到达目标。 算法原理 Q-learning是一个值迭代算法。
2. Q-Learning：Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来预测采取某个动作在某个状态下的期望回报。3. DQN的提出：在状态空间非常大或者连续的情况下，传统的Q-Learning方法难以应用，因为无法为每个状态-动作对存储Q值。DQN通过使用深度神经网络来近似Q函数，解决了这个...
Q-Learning的思想就是根据值迭代得到的。但要前面的值迭代每次都对所有状态和动作的Q值更新一遍,这在现实中可行性并不高。Q-Learning只使用有限的样本进行操作。 那么,怎么处理?Q Learning提出了一种更新Q值(在某个时刻在状态s下采取动作a的长期回报。)的办法: Q(St,At)←Q(St,At)+α(Rt+1+λmaxaQ(...