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,...
假设我们当前处于状态s_1,并且我们选择了动作a_2,得到的奖励为-1,接着到达了状态s_2, 此时使用上图中的 Q 表和 Q-Learning 更新公式来更新 Q 值 初始Q 表:Q(s_1, a_2) = -2 当前奖励r = -1,折扣因子\gamma = 0.9,学习率\alpha = 0.1 状态s_2下的最优动作a_2对应的 Q 值...
Q-Learning 的更新公式来自于贝尔曼最优方程(Bellman Optimality Equation),它为求解最优值函数提供了递归关系。假设 Q^*(s, a) 是最优状态-动作值函数,即在每个状态下,选择最优动作可以获得最大回报。根据贝尔曼最优方程,我们有: Q^(s, a) = \mathbb{E}{s'} \left[ R{t+1} + \gamma \max_{a'}...
4. 使用 Q-Learning 更新公式更新 Q 值表: $$ Q_{t+1}(s, a) = Q_t(s, a) + \alpha \cdot (R(s, a) + \gamma \cdot \max_{a'} Q_t(s', a') - Q_t(s, a)) $$ 5. 如果未达到回合结束条件,将 $s_{t+1}$ 设置为新的当前状态 $s_t$,并返回步骤 2。 3. 根据 Q ...
Q-learning算法的公式如下: Q(s, a) = (1 α) Q(s, a) + α (r + γ max(Q(s', a')))。 其中,Q(s, a)表示在状态s下执行动作a的价值函数,α是学习率(0 < α <= 1),r是执行动作a后获得的即时奖励,γ是折扣因子(0 < γ <= 1),s'是执行动作a后转移到的下一个状态,a'是在状态...
1.1 Q值更新公式 1.2 ε-greedy随机方法 2. 算法实现 2.1 算法简要流程 2.2 游戏场景 2.3 算法实现 3. 参考文章 1. 原理讲解 Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值...
7. 然后将状态 3 变成当前状态,这时假设我们选择向右,就走到了 4,在 4 处可以选择向上或者向左,于是再根据公式计算 Q 值: Q(3,R) = R(3,R) + 0.8 * [ max( Q(4,U) & Q(4,L) ) ] = 10 + 0.8 * 0 = 10 更新后的表格为: 这时我们走到了 4 也就是目标状态了,就可以结束这条路径了...
更新Q值:根据当前状态、采取的动作、转移到的下一个状态以及获得的奖励,更新Q值。更新公式为:Q(s, a) = (1 –α) * Q(s, a) + α * (r + γ * max(Q(s', a'))),其中α是学习率,γ是折扣因子,r是获得的奖励,s是当前状态,a是采取的动作,s'是转移到的下一个状态。
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，其他方式都是一样的 四、Q-learning的实现 导入库 Sarsa方法实现 训练部分 测试程序 主程序 运行结果 五、总结...
Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法,是以QTable表格形式体现,在学习中遇到的任何操作存入QTable中,根据之前的学习选择当前最优操作,也可以根据设置的e_greedy机率随机选择。 Q-Learning的QTable标签更新公式: Q-Learning的计算步骤: 1.判断在当前位置可以有几种操作; ...