Q-learning 的收敛条件通常包括以下几个方面: 1. 贝尔曼最优方程收敛,Q-learning 算法的收敛条件之一是当迭代更新后的 Q 值函数逐渐收敛到满足贝尔曼最优方程的最优 Q 函数。也就是说,经过一定的迭代次数后,Q 值函数的更新趋于稳定,不再发生显著变化。 2. 策略收敛,另一个收敛条件是学习到的策略逐渐收敛到最...
Q-learning 算法的收敛条件包括以下几个方面: 1.状态空间可遍历:在每个状态下,agent 可以采取不同的动作,最终会返回到某个已访问过的状态。状态空间的可遍历性是 Q-learning 收敛的必要条件。 2.奖励函数可积:在每个状态下,agent 可以获得的奖励是可积的。这意味着 Q 值函数的更新可以收敛到某个值。 3.折扣...
q-learning收敛条件 在Q-learning中,收敛通常被定义为当Q值更新的过程达到一个稳定的状态,即Q值不再发生显著变化。有几种方法可以判断Q-learning是否收敛: 1.阈值判断:设置一个阈值,当Q值的变化低于这个阈值时,认为算法已经收敛。这需要在每次更新Q值时检查累积的最大变化。 2.迭代次数判断:设置一个最大迭代次数,...
那么,q-learning的收敛条件是什么呢? 1. 存在足够的探索:q-learning算法基于贪婪策略进行动作选择,即在每个状态下选择具有最大动作值的动作。然而,如果智能体只依赖于已经学到的知识进行决策,而不进行探索,那么可能无法发现更优的策略。因此,为了保证收敛,需要在学习过程中引入一定的探索机制,如ε-greedy策略,以一定...
Q-learning收敛性证明 mzzk 16 人赞同了该文章 (看到没人写我来写一下具体证明过程) Q-learning的证明要从随机逼近的理论上说起: 随机逼近理论 L 是关于 θ 的算子, θ 在t+1 次更新的第 i 个分量满足下式,其它分量不更新。 θt+1(i)←(1−αt(i))θt(i)+αt(i)[(Lθ)(i)+ηt(i)]...
Q-learning是一个经典的强化学习算法，是一种基于价值(Value-based)的算法，通过维护和更新一个价值表格...
为了之后Q-learning的收敛性分析准备,我们先引入贝尔曼最优算子\mathcal{T}: \mathbb{R}^{S\times A}\rightarrow \mathbb{R}^{S\times A} (\mathcal{T} f)(s, a):=R(s, a)+\gamma \sum_{s'\in S}P(s'|s, a)\max_{a\in A}{f(s',a)} \\ 特别地,在确定性环境下, (\mathcal{...
Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。一、基本概念 1. 状态（State）：环境的某个特定情况或配置。2. 动作（Action）：在给定状态下可以采取的...
其实，Q-Value Iteration和Q-Learning还有很多细节上的差别。但是证明Q-learning的收敛，本质上还是要靠...
Q-Learning算法属于model-free型,这意味着它不会对MDP动态知识进行建模,而是直接估计每个状态下每个动作的Q值。然后,通过在每个状态下选择具有最高Q值的动作,来绘制相应的策略。 如果智能体不断地访问所有状态动作对,则Q-Learning算法会收敛到最优Q函数[1]。