(三)Q-learning算法大意 用上面的例子说明矩阵Q的更新过程: 初始化一个与R同阶的矩阵Q,作为Q表,初始化矩阵为0矩阵: 更新公式是: Q-Learning算法的学习是逐个片段(episode)的进行的,每个片段都是随机取一个初始状态,然后一步一步的迭代,迭代一次,更新一次相应的Q值,直至当前状态变成最终目标状态,结束一个片段。
next_state[1]+=1returntuple(next_state) 最后,我们可以使用Q-learning算法来训练智能体,并获得学习后的Q-table: 代码语言:javascript 复制 Q_table=q_learning(maze,Q_table)print("学习后的Q-table:",Q_table) 结论 Q-learning是一种经典的强化学习方法,通过迭代地更新Q-value来学习最优策略。在实际应用...
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'...
结论:Q-learning算法是一种无模型(model-free)强化学习方法,无需提前获取完备的模型,通过不断地迭代更新Q值,智能体最终可以学习到在不同状态下采取不同行动的最优策略,从而实现自主决策。 ¥56.40 去购买
9-QLearning迭代计算实例是【强化学习玩游戏】1小时竟然就学会了强化学习dqn算法原理及实战(人工智能自动驾驶/深度强化学习/强化学习算法/强化学习入门/多智能体强化学习)的第9集视频,该合集共计27集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
Q学习(Q-Learning)算法中的Q值计算过程基于马尔可夫决策过程(MDP),其目的是让智能体能够通过学习收获最大的长期奖励。Q值表示在给定状态下采取特定动作的期望收益、在未来获得最大奖励的一个预估。具体来说,它由即时奖励和未来奖励的折现值组成。在更新过程中,Q值通过迭代更新来逐渐逼近真实值,使用Bellman方程作为迭代式...
**Q-learning的核心思想是:**我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。 2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 外链图片转存失败(img-PbSUPLoh-1566121098540)(https://morvanzhou.github.io/static/results/ML-intro/DQN2.png) ...
重复迭代:智能体不断地执行上述步骤,与环境互动,学习和改进Q值函数,直到达到停止条件。 1.4 Q-Learning计算公式 Q-Learning的核心是更新Q值的公式,该公式基于贝尔曼方程: 其中: 二、Q-Learning算法流程详解 2.1 初始化Q值 Q-Learning算法的第一步是初始化Q值。Q值,或称为动作价值,表示在特定状态下采取特定动作的预...
Q-Learning 算法的具体流程如下: 1)随机初始化所有的状态和动作对应的价值函数qq,对于终止状态的qq值初始化为0。 2)开始迭代,初始化SS为当前状态序列的第一个状态,设置AA为ϵϵ- 贪婪法在当前状态SS选择的动作。 3)在状态SS下执行当前动作AA,得到新状态S′S′和奖励RR。
时序差分法TD是一种结合了蒙特卡罗法和动态规划法的方法。迭代公式是: 时序分差法核心迭代公式 TD代码 注意点: 更新值函数用的是完整的序列 四Q-Learning Q-Learning 迭代公式 迭代更新核心公式 SARS 算法遵从了交互序列, 根据下一步的真实行动进行价值估计;Q-Learning算法没有遵循交互序列, 而在下一时刻选择了使...