Q-Learning 算法的过程详解 第1步:初始化Q表 步骤2和3:选择并执行操作 步骤4和5:评估 Q-Learning(Q学习)是强化学习的一种算法,在没有先验环境信息的情况下,通过不断试错、反复探索和学习来求解最优策略。它被广泛用于围棋、下棋等与游戏有关的智能体决策问题。 Q-Learning算法基于动态规划的思想,使用一个Q函...
2. 动作（Action）：在给定状态下可以采取的可能行为。3. 奖励（Reward）：采取某个动作后从环境中获得的即时回报。4. 策略（Policy）：从状态到动作的映射，指导如何根据当前状态选择动作。5. Q函数（Q-value）：表示在状态s下采取动作a的期望回报。二、Q函数定义 三、Q学习算法步骤 5. 重复：重复步骤 2-4...
下面给出整个Q-learning算法的计算步骤算法1.1(Q-learning算法)Step1给定参数γ和reward矩阵RStep2令Q=0Step 3For each episode:3.1随机选择一个初始的状态s 3.2若未达到目标,状态则执行以下几步 (1)在当前状态的所有可能行为中选取一个行为a (2)利用选定的行为a得到下一个状态s~ (3)按照转移规则公式计算 Q(...
第6步:更新价值表。此处是强化学习关键步骤,参考前面章节Q-Learning算法关键步骤。 defrl():q_table=build_q_table(N_STATES,ACTIONS)# 初始 q tableforepisodeinrange(MAX_EPISODES):# 回合step_counter=0S=0# 回合初始位置is_terminated=False# 是否回合结束update_env(S,episode,step_counter)# 环境更新whil...
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...
Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,这里用该算法解决走迷宫问题。 算法步骤如下: 1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。 3. 执行动
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: S是一个离散有界的状态空间; A是一个离散的动作空间;
Q-Learning算法通过迭代更新Q值来逼近最优Q函数。算法流程包括初始化Q表、选择动作、执行动作、更新Q值等步骤。 1.3 Q-Learning算法流程 初始化Q表:创建一个Q表,通常初始化为零或其他小的随机值。 选择动作:在每个时间步骤中,智能体根据当前状态和Q表选择一个动作。这通常涉及到探索和利用的权衡,以确保在学习过程...
5.重复步骤2-4 智能体在环境中不断重复选择动作、执行动作、观察回报和更新Q值的过程。 通过多次迭代,Q值逐渐收敛,智能体学习到最优的策略。 6.收敛判断 可以设置一些收敛条件来判断Q-learning算法是否已经收敛。 常见的收敛条件包括Q值的变化小于某个阈值、达到最大迭代次数等。 当满足收敛条件时,可以停止训练。
就是上面这一行,也是Qlearning的重点。 这一行代码我们可以切开几个步骤来看一下: 首先,Q[s, :] 我们看一下table表的s列,就是我们当前的状态对应各个动作的Q值。 其次,np.random.randn(1, env.action_space.n) 就是我们制造出来的噪音,我们希望噪音随着迭代的进行,将会越来越小。 因此我们乘以 (1. / ...