Q-learning算法在处理高维状态空间时会遇到维度灾难问题。当状态空间非常大时,需要维护一个巨大的Q值表格,可能导致学习效率下降、内存消耗过大。 2️⃣对环境变化敏感: Q-learning算法在面临环境变化时可能表现出较差的适应性能。它只能通过与环境的交互进行学习,没有机制主动地追踪环境的变化并进行快速的适应。 3...
Q-Learning算法有一些缺点,比如状态和动作都假设是离散且有限的,对于复杂的情况处理起来会很麻烦;智能体的决策只依赖当前环境的状态,所以如果状态之间存在时序关联那么学习的效果就不佳。 更多文章请关注公重号:汀丶人工智能
收敛性:在有限的状态和动作空间中,Q-Learning 算法可以保证收敛到最优策略。 易于实现:Q-Learning 算法相对简单,易于实现。 缺点: 状态空间大时不适用:当状态空间或动作空间很大时,Q-Learning 算法的收敛速度会变慢,甚至无法收敛。 表格表示法:Q-Learning 使用表格表示法来存储动作价值函数,这在大规模问题中可能...
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作。 2、公式...
(1)Q-learning要求从众多动作中,挑取收益最大的一个动作,但是如果动作空间太大,那么选取就显得极为困难。 (2)很多游戏需要精细控制,一个小小的变动可能会引起极大的改变,所以离散化可能会因为丢失精度而导致失败。 于是我们需要另辟蹊径,找一个可以在连续动作空间抽取动作的方法。标准做法叫做策略梯度(policy gradient...
Q-learning是一个经典的强化学习算法,是一种基于价值(Value-based)的算法,通过维护和更新一个价值表格(Q表格)进行学习和预测。 Q-learning是一种off-policy的策略,也就是说,它的行动策略和Q表格的更新策略是不一样的。 行动时,Q-learning会采用epsilon-greedy的方式尝试多种可能动作。
1.3 Q-Learning的特点 Q-Learning具有以下几个显著特点: 无需明确模型:Q-Learning不需要对环境模型进行精确建模,只需通过交互获得状态和回报信息即可。 迭代学习:Q-Learning是一种迭代学习算法,随着不断与环境交互,Q值逐渐逼近最优值。 灵活性:Q-Learning可以应用于各种不同类型的环境和任务,具有广泛的适用性。
Q-Learning是一种基于价值迭代的增强学习算法，其核心在于学习一个动作-价值函数Q(s, a)，表示在状态s下执行动作a的预期收益。Q-Learning通过迭代更新Q值，逐步逼近最优策略。在每次迭代中，算法选择一个动作，观察环境反馈的奖励和新的状态，然后根据贝尔曼方程更新Q值。这个过程会一直持续，直到Q值收敛，此时的策略...