Q-Learning就是一种迭代求解的方法,如下: 在有了理论之后,这里介绍一个简单的环境,来编程实现Q-learning。环境如下: Agent主要有4个动作a \in [0, 1, 2, 3],目标位于(0, 2)这个坐标点。这里状态表示为当前网格点位置,即i, j,比如左图中圆的位置(1, 1)。动作0-3分别对应上下左右移动。这个简单的任务...
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,是先初始化表格,将所有的Q(s,a...
借助上面迷宫游戏,我们归纳出Q-learning算法相关的抽象解释。 Q值定义: Q值是一个表格,用于存储每个状态动作对的估计价值。对于给定的状态s和动作a,Q值表示在状态s执行动作a所获得的长期回报估计。 Q-learning算法核心之更新规则: Q-learning使用迭代的方式更新Q值,通过不断更新Q值来逐步逼近最优策略。更新规则如下: ...
借助上面迷宫游戏,我们归纳出Q-learning算法相关的抽象解释。 Q值定义: Q值是一个表格,用于存储每个状态动作对的估计价值。对于给定的状态s和动作a,Q值表示在状态s执行动作a所获得的长期回报估计。 Q-learning算法核心之更新规则: Q-learning使用迭代的方式更新Q值,通过不断更新Q值来逐步逼近最优策略。更新规则如下: ...
上文中我们了解了Q-Learning算法的思想,基于这种思想我们可以实现很多有趣的功能和小demo,本文让我们通过Q-Learning算法来实现用计算机来走迷宫。 原理简述 我们先从一个比较高端的例子说起,AlphaGo大家都听说过,其实在AlphaGo的训练过程中就使用了Q-Learning的思想,对于机器下错棋和下对棋的时候给予一定的惩罚和奖励...
这就是房间对应的图。我们首先将agent(机器人)处于任何一个位置,让他自己走动,直到走到5房间,表示成功。为了能够走出去,我们将每个节点之间设置一定的权重,能够直接到达5的边设置为100,其他不能的设置为0,这样网络的图为: Qlearning中,最重要的就是“状态”和“动作”,状态表示处于图中的哪个节点,比如2节点,3...
实现的内容很简单,存为.m文件可以直接在matlab上运行,就是利用Q学习(Q learning)完成自主路径寻优简单示例,并进行可视化,Q学习部分参考了如上链接中的内容,供大家交流学习使用,请多提宝贵意见 如图为最终路径,红色方框代表机器人,绿色区域代表障碍,中间底部位置(图示红色方框位置)为目标位置,蓝色为运动轨迹 ...
上文中我们了解了Q-Learning算法的思想,基于这种思想我们可以实现很多有趣的功能和小demo,本文让我们通过Q-Learning算法来实现用计算机来走迷宫。 01 原理简述 我们先从一个比较高端的例子说起,AlphaGo大家都听说过,其实在AlphaGo的训练过程中就使用了Q-Learning的思想,对于机器下错棋和下对棋的时候给予一定的惩罚和...
然后我们需要有一个强化学习系统根据输入的直升机状态进行下一步动作的决策,我们称之为Agent。在这个案例中我们选用的方式叫做Q-learning,它是强化学习中的一种方法。在Q-learning中,Agent内部包含一个动作选择器(action selector)和一个浅层的神经网络(Q-net,也有称为V-net)。
gitclonehttps://github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment.gitcdPyGame-Learning-Environment/ pip install -e . 需要的库如下: pygame numpy pillow 函数说明 在官方文档有几个的函数在这里说下,因为等下我们需要用到。 getGameState():获得游戏当前的状态,返回值为一个字典: ...