Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态选择最优的行动,并逐步优化策略以获得最大的累积奖励。 Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下...
1. 基本原理 Q-Learning 的核心思想是利用 Bellman 最优方程来更新动作价值函数 Q(s, a)。Bellman 最优方程描述了最优策略下的动作价值函数与下一状态的动作价值函数之间的关系。Q-Learning 通过迭代更新 Q 值来逼近最优动作价值函数。 首先,我们需要了解 Bellman 最优方程。Bellman 最优方程描述了最优策略下的...
Q-learning是强化学习中的一种重要算法,它通过与环境的交互学习到一个最优策略,使得累积奖励最大化。Q-learning算法不需要事先知道环境的状态转移概率和奖励函数,因此适用于许多实际问题。 需要注意的是,Q-learning算法需要在探索和利用之间进行权衡,以便更好地发现最优策略。此外,Q-learning算法的收敛性和性能受到学...
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是一种基于值函数的强化学习算法,旨在使智能体(通常是机器或程序)通过与环境的交互学习如何做出最优决策。该算法的核心思想是通过学习一个Q值函数,该函数衡量了在给定状态下采取某个动作的预期回报。Q值函数是Q-Learning算法的核心组成部分,它通过不断迭代和更新来寻找最优策略,以最大化累积奖励。
基本原理: 强化学习目的是构造一个控制策略,使得 Agent 行为性能达到 最大。Agent 从复杂的环境中感知信息,对信息进行处理。Agent 通过学习改进自身的性能并选择行为,从而产生群体行为的选择,个 体行为选择 q-learning简单例子代码 下面是一个简单的 Q-learning 算法的代码示例: import numpy as np # 定义环境 ...
Q-Learning是一种model-free、基于值(value)的、off-policy算法,用于在给定环境中找到智能体的最优策略。该算法根据智能体的当前状态确定最佳的行动序列。Q-Learning中的“Q”代表质量(quality),表示如何通过最大化未来奖励来获得有价值的行动。 作为一种基于模型的算法,Q-Learning不需要了解转移和奖励函数。它通过试...
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简介 Q-Learning是一种在马尔可夫决策过程(MDP)中大放异彩的强化学习算法。它通过更新一个名为Q值的表格,来找到最优策略。📖 基本概念速览 - 状态(State):智能体所处的环境状态。 - 动作(Action):在特定状态下,智能体的选择。 - 奖励(Reward):智能体采取动作后获得的反馈。 - Q值(Q-Value...