,然后根据 Q-Learning 的更新公式更新 Q 值。 重复步骤2和步骤3:直到达到某个终止条件(例如,达到最大步数或者 Q 值收敛)。 五、Q-Learning 算法的推导 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,...
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.c...
Q-learning更新公式:Q(St,at)=Q(St,at)+α[R(St+1)+γ∗maxaQ(St+1,a)−Q(St,at)] Sarsa更新公式:Q(St,at)=Q(St,at)+α[R(St+1)+γ∗Q(St+1,at+1)−Q(St,at)] 从公式中可以看出,这两种算法的区别在于Q现实值的计算,其余地方都一样。 Sarsa是在线学习(On Policy)的算法,使用...
(2015). Human-level control through deep reinforcement learning 一、DQN简介 其实DQN就是 Q-Learning 算法 + 神经网络。我们知道,Q-Learning 算法需要维护一张 Q 表格,按照下面公式来更新: Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ(St+1,a)−Q(St,At)]Q(St,At)←Q(St,At)+α[Rt+1+γmaxaQ...
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,...
这就是 Q-Learning 算法中动作价值函数的更新公式。需要注意的是,这个公式并不是从 Bellman 最优方程直接推导出来的,而是基于 Bellman 最优方程的形式构建的。Q-Learning 算法通过迭代更新 Q 值,逐步逼近最优动作价值函数。在实际应用中,我们通常会使用一些策略(如ε-greedy)来平衡探索与利用,以便在学习过程中发现...
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...
Q函数接收状态和动作两个参数并输出Q值,即在一个状态下各种动作各自未来的期望奖励。公式如下: 这里的未来期望奖励,就是当前状态下一直到结束状态(成功或失败)所获取的奖励。 Q-learning算法伪代码: 其中,更新Q值为bellman等式,如下描述: 这篇文章总体来说,非常简单,各种步骤也特别详细,告诉了我们如何计算Q-table的...
接下来我们一起看一下异策略的TD算法,Q-learning。 3、Q-learning算法 首先我们回顾一下Sarsa算法公式: 在这个公式中,已经确定了要在状态 中执行动作。智能体执行的时候,是严格采用这个策略的,即使用来更新。 根据我们前面的分析,目标策略选定的策略,对于行为策略来说,不一定是最优的。因此最简单的想法就是,行为...