Q-learning的公式如下: Q(s,a) = (1-α)Q(s,a) + α [r + γ maxQ(s',a')] 在这个公式中,Q(s,a)表示在状态s下采取行动a的价值。α是学习率,用来控制每次迭代中上一次值和当前迭代值的混合程度。r表示在状态s采取行动a后得到的即时奖励,γ是折扣因子,用来控制未来奖励的重要性。maxQ(s',a'...
Q-Learning算法 理论 Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: Q(s,a)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′))Q(s,a)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′)) 其中,Q(s,a)Q(s,a)是在状态ss下采取...
(一) Q-学习法概述 如果环境的状态和动作空间离散,且数量少,可以选择Q-Learning算法。 Q学习算法不是已知一个策略去优化它,而是新建一个策略,这个策略用表格的形式表示,其输入是状态和动作,输出是各个状态各个动作的价值。 下面是个示意图,其中Q(s,a)表示状态s下动作a的Q函数值。 Q学习的学习过程,是先初始化...
状态s_2下的最优动作a_2对应的 Q 值是 3,即max_{a'} Q(s_2, a') = 3 根据更新公式,新的Q(s_1, a_2)为: Q(s 1 ,a 2 )−−2+0.1[−1+0.9×3−(−2)] 更新后的 Q 表:Q(s1,a2)=−1.53 代码示例 下面是一个最简版本的 Q-Learning 实现,以原理...
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(...
Q-learning更新公式 基础概念 Q(St,At)=Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)]Q(S_{t},A_{t})=Q(S_{t},A_{t})+\alpha[R_{t+1}+\gamma \mathop{max}_{a} Q(S_{t+1},a)-Q(S_{t},A_{t})] Q(St,At)=Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,...
上式就是Q-learning更新的公式,根据下一个状态s’中选取最大的 Q ( s ′ , a ′ ) Q(s’,a’) Q(s′,a′)值乘以衰变γ加上真实回报值最为Q现实,而根据过往Q表里面的Q(s,a)作为Q估计。 4、实现代码 代码来自网上各路大神的源码,非原创,据反映没图片跑不通,所以建了个github,https://github....
αα,是学习率(learning rate)。 γγ,是折扣率(discount rate)。 当完成最终的迭代后,我们会得到一个完整的Q-table。理论上大小是一个state×actionstate×action。每一种Q(s,a)Q(s,a)都可以从中查到。而选取动作的策略一般就是取Q值最大的action。
1.1 Q值更新公式 Q值更新公式为: 其中,α为学习速率(learning rate),γ为折扣因子(discount factor)。根据公式可以看出,学习速率α越大,保留之前训练的效果就越少。折扣因子γ越大, 所起到的作用就越大。 其中, 指以前学习到的新状态下可能得到的最大奖励期望,也就是记忆中的利益。如果智能体在过去的游戏中于...
Q-learning跟Sarsa不一样的地方是更新Q表格的方式。Sarsa是on-policy的更新方式，先做出动作再更新。Q-learning是off-policy的更新方式，更新learn()时无需获取下一步实际做出的动作next_action，并假设下一步动作是取最大Q值的动作。Q-learning的更新公式为：因此在学习过程中也只有更新公式有略微差别，其他方式都...