Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下,选择动作a,通过...
深度强化学习的算法与应用研究 热度: ( A Dissertation in Software Engineering The Improvement and Application of Reinforcement Learning Algorithm Research Candidate:Ma PengWei Supervisor:Pan DiLin School of Computer Science and Technology AnHui University ...
课题选用强化学习算法中经典的Q-Learning算法,并结合不同的控制对象为实验模型,在已有强化学习算法的基础上加以改进,将Q-learning算法中的状态模糊化。此外结合神经网络,提出了自己的研究模型和见解。将这些改进应用到走迷宫寻优、倒立摆系统控制、中和反应控制及电梯群控器的调度中。主要研究成果包括以下四个方面: 1、...
SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)” 中介绍了这个算法,并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。
Q-Learning算法是一种基于值函数的强化学习算法,其主要思想是通过学习价值函数来选择最佳行动。具体地说,价值函数表示对每个状态和行动的优劣程度的估计,可以帮助智能体选择最优策略。通过与环境进行互动,Q-Learning算法不断地更新价值函数,以实现最优策略的选择。 在实际应用中,Q-Learning算法的效率和准确性往往受到一...
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,...
强化学习(一)- Q-Learning mingming 学习如何学习 之 强化学习 深度学习如火如荼的今天, 我们看到强大的视觉算法识别了复杂的疾病和所有人所观察不到的事物细节, 强大的阿法狗能够结束人类历史最精妙的发明围棋。一方面这些算法无时无刻不再鄙视着人类… 许铁-巡洋...发表于混沌巡洋舰 [Distributed Training]强化学...
SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)” 中介绍了这个算法,并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。
Q-learning是一种经典的强化学习方法,通过迭代地更新Q-value来学习最优策略。在实际应用中,我们可以根据具体问题选择合适的参数和算法,并利用Q-learning来训练智能体在复杂环境中做出最优决策。 通过本文的介绍,相信读者已经对Q-learning这一强化学习方法有了更深入的理解,并且能够在Python中使用代码实现和应用Q-learnin...