实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题,SARSA适用于实时决策问题,而DQN适用于处理连续空间和延迟奖励的问题。希望本文能够帮助读者更好地选择适...
Q-learning算法在处理高维状态空间时会遇到维度灾难问题。当状态空间非常大时,需要维护一个巨大的Q值表格,可能导致学习效率下降、内存消耗过大。 2️⃣对环境变化敏感: Q-learning算法在面临环境变化时可能表现出较差的适应性能。它只能通过与环境的交互进行学习,没有机制主动地追踪环境的变化并进行快速的适应。 3...
Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径...
收敛性:在有限的状态和动作空间中,Q-Learning 算法可以保证收敛到最优策略。 易于实现:Q-Learning 算法相对简单,易于实现。 缺点: 状态空间大时不适用:当状态空间或动作空间很大时,Q-Learning 算法的收敛速度会变慢,甚至无法收敛。 表格表示法:Q-Learning 使用表格表示法来存储动作价值函数,这在大规模问题中可能...
Q-Learning没有这个烦恼。 Q-Learning直接学习最优策略,但是最优策略会依赖于训练中产生的一系列数据,所以受样本数据的影响较大,因此受到训练数据方差的影响很大,甚至会影响Q函数的收敛。同样的,Q-Learning的深度强化学习版Deep Q-Learning也有这个问题。 问题: 当数据规模大时,都需要维护很大的Q表,导致无法学习,接...
1.3 Q-Learning的特点 Q-Learning具有以下几个显著特点: 无需明确模型:Q-Learning不需要对环境模型进行精确建模,只需通过交互获得状态和回报信息即可。 迭代学习:Q-Learning是一种迭代学习算法,随着不断与环境交互,Q值逐渐逼近最优值。 灵活性:Q-Learning可以应用于各种不同类型的环境和任务,具有广泛的适用性。
下,采取最优动作 a' 所得到的最大预期回报。 通过与实际更新公式的对比,Q-Learning 通过贝尔曼方程递归地更新 Q 值,使得 Q 值逐渐逼近最优值 Q^*(s, a) 。 六、Q-Learning 的收敛性 Q-Learning 算法具有收敛性,即在所有状态-动作对的 Q 值都经过足够多的更新后,Q-Learning 会收敛到最优的 Q 值 ...
深度Q网络算法(DQN)是一种经典的基于值函数的深度强化学习算法,它将卷积神经网络与Q-Learning算法相结合,利用CNN对图像的强大表征能力,将视频帧视为强化学习中的状态输入网络,然后由网络输出离散的动作值函数,Agent再根据动作值函数选择对应的动作 DQN利用CNN输入原始图像数据,能够在不依赖于任意特定问题的情况下,采用...
Q-learning认为最大的估值才是当前Q(s,a)的估值。 3.2算法优缺点 优点: 1.使用max进行估值计算,很容易在比较简单的环境中发现最优路径、找到最好的策略。 2.实现简单,只需记录S->A->R->S',逻辑易于理解。 缺点: 1.几乎无法实现连续动作输出。 2.单纯用最大值评价有些不合理的地方。