Q-Learning就是一种迭代求解的方法,如下: 在有了理论之后,这里介绍一个简单的环境,来编程实现Q-learning。环境如下: Agent主要有4个动作a \in [0, 1, 2, 3],目标位于(0, 2)这个坐标点。这里状态表示为当前网格点位置,即i, j,比如左图中圆的位置(1, 1)。动作0-3分别对应上下左右移动。这个简单的任务...
回到流程图中,可以发现出现a都在Q-learning的update公式中,这是因为我们在更新时,人为指定选择具有最大值Q的a,这是具有确定性的事件(Deterministic)。而在Q-learning中与环境互动的环节、在Sarsa中更新Q值的环节与环境互动的环节时,动作的选择是随机的( ε-greedy),因此所有动作都有可能被选中,只不过是具有最大值...
方法/步骤 1 打开【亿图图示】软件 2 点击【模板社区】3 选择【Q-learning算法流程】模板在【流程图】的【数据流程图】分类中选择 4 绘制并查看【Q-learning算法流程】效果
sarsa算法的完整流程图如下: 算法最终得到所有状态-动作对的Q函数,并根据Q函数输出最优策略ππ Q-learning# 在sarsa算法中,选择动作时遵循的策略和更新动作值函数时遵循的策略是相同的,即ϵ−greedyϵ−greedy的策略,而在接下来介绍的Q-learning中,动作值函数更新则不同于选取动作时遵循的策略,这种方式称为...
Off-Policy方式简化了证明算法分析和收敛性证明的难度,使得它的收敛性很早就得到了证明。Q-learning的完整流程图如下: 小结 本篇介绍了TD方法思想和TD(0),Q(0),Sarsa(0)算法。TD方法结合了蒙特卡罗方法和动态规划的优点,能够应用于无模型、持续进行的任务,并拥有优秀的性能,因而得到了很好的发展,其中Q-learning更...
提到Q-learning，我们需要先了解Q的含义。Q为动作效用函数（action-utility function），用于评价在特定...
qlearning算法 python qlearning算法流程图 假设有这样的房间 如果将房间表示成点,然后用房间之间的连通关系表示成线,如下图所示: 这就是房间对应的图。我们首先将agent(机器人)处于任何一个位置,让他自己走动,直到走到5房间,表示成功。为了能够走出去,我们将每个节点之间设置一定的权重,能够直接到达5的边设置为100...
Q-learning 的流程图: 首先,pipi会和环境交互,获得一些在 state 下的 action 及其获得的 reward 的数据,接着,使用 TD 等方法可以学习到当看到状态 s 之后,如果当前一步强制采取行为 a,总共能获得的期望 reward。如果我们训练好了QQ,我们就可以确定的找到一个新的 actorπ′π′会更好,持续下去就会训练好一个...
DQN的流程图如下: image DQN算法代码如下: """ DQN """classDQN:def__init__(self,model,gamma=0.9,learning_rate=0.01):self.model=model.model self.target_model=model.target_model self.gamma=gamma self.lr=learning_rate# ---训练模型--- #self.model.optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=se...
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;