代码: import numpy as np import random # 定义网格世界的参数 grid_size = 5 # 网格的大小num_episodes= 1000 # 训练回合数 max_steps_per_episode = 100 # 每个回合的最大步数 learning_rate = 0.1 # 学习率 discount_factor = 0.9 # 折扣因子 exploration_rate = 1.0 # 初始探索率 exploration_decay...
:Q_predict=self.Q_table[str(state)][action]ifterminated:# 终止状态Q_target=rewardelse:Q_target=reward+self.gamma*np.max(self.Q_table[str(next_state)])self.Q_table[str(state)][action]+=self.lr*(Q_target-Q_predict)#更新Q表格 接下来逐行解释一下这个QLearning类的代码: classQLearning(obj...
Qlearning本质上是TD(0)算法,采用网格方式更新Qtable。 示例代码采noisy-greedy的方法。 但我们也看到Qlearning算法也有很大的局限性,我们看到,无论现实世界还是游戏世界,很多时候状态都是连续的,像表格这种方式,只能解决状态有限且离散的任务。 DQN算法应运而生!用深度网络,解决了连续状态的问题。 最后留给大家一个...
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: 直接估计最优Q[row, col](离线策略) 在线策略:行为策略和目标策略是同一个策略 离线策略:---不是同一个策略"""target= reward + Q[next_row, next_col].max() * 0.95value=Q[row, col, action]#时序查分计算td_errortd_error = 0.1 * (target -value)#返回误差值returntd_errordeftra...
Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,这里用该算法解决走迷宫问题。 算法步骤如下: 1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。 3. 执行动
4. Q-Learning算法实例:Windy GridWorld 我们还是使用和SARSA一样的例子来研究Q-Learning。如果对windy gridworld的问题还不熟悉,可以复习强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA第4节的第二段。 完整的代码参见我的github:https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/reinforcement-learning/q_learning_windy...
解决TSP问题的方法有很多,其中一种常用的方法是蚁群算法。除了蚁群算法,还有其他一些常用的解决TSP问题的方法,如遗传算法、动态规划和强化学习等。强化学习求解TSP问题思路新颖,具有一定优势。 三、Q-learning求解无人机物流路径规划 1、部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。