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...
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
Q-Learning 是之前讨论过的查找表方法中最有趣的一种,它也是 Deep Q Learning 的基础。Q-learning 算法使用一个状态-动作值 Q 表(也称为 Q 值表)。该 Q 表中每个状态有一行,每个动作有一列。每个单元格都包含相应状态-动作对的估计 Q 值。 初始状态下,所有的 Q 值都设置为为零。随着 Agent 与环境互...
下面给出整个Q-learning算法的计算步骤算法1.1(Q-learning算法)Step1给定参数γ和reward矩阵RStep2令Q=0Step 3For each episode:3.1随机选择一个初始的状态s 3.2若未达到目标,状态则执行以下几步 (1)在当前状态的所有可能行为中选取一个行为a (2)利用选定的行为a得到下一个状态s~ (3)按照转移规则公式计算 Q(...
1、算法思想 QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动...
(3)SARSA算法 (4)比较说明 (5)Q-learning算法源码(以路径规划为例) 写在前面: 本篇总结经典的Model-free算法——Q-learning 和SARSA算法,对Q-learning算法的源码进行了测试和解读! 正文: (1)表格型方法(tabular method) 基本描述: Agent有一张已经训练好的表格,通过查看表格,判断某个状态下选择某个动作,有...
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值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励并不多的动作...
Q-Learning算法 理论 Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: $Q(s,a) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a
一. Qlearning算法流程 我们现在重新整理下,Qleanring的更新流程。 我们将会在任意的state出发开始智能体探索过程. 知乎原文手把手教你实现Qlearning算法[实战篇](附代码及代码分析) 我们将会用noisy-greedy的策略选定动作A 在完成动作后,我们将会进入新状态St+1; 检查St+1中所有动作,看看哪个动作的Q值最大; ...
"""我们的输入是整个的图，还有开始和结束的节点，首先就需要提取每个节点之间的距离，将其提供给Q-learning算法。# Extract nodes and edges data nodes = list(G.nodes()) num_nodes = len(nodes) edges = list(G.edges(data=True)) num_edges = len(edges) edge_distances = np.zeros...