2.3 算法实现 超参数设置 np.random.seed(2)# 确保结果可复现row =5# 游戏表格行数col =6# 游戏表格列数ACTIONS = ['up','right','down','left']# 可采取的动作EPSILON =0.9# ε-greedy随机方法中的εALPHA =0.1# learning rateGAMMA =0.9# discount factorMAX_EPISODES =5000# 游戏共学多少轮targetX...
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导致内存需求过大。 4. 游戏 FrozenLake-v1(gymnasium)是一个基于 OpenAI ...
Q-Learning算法的目标是找到一个策略π∗π∗,使得Q(s,a)Q(s,a)最大化,即: π∗=argmaxπQπ(s,a)π∗=argmaxπQπ(s,a) Q-Learning的更新规则如下: Qt+1(st,at)←Qt(st,at)+α[Rt+1+γmaxaQt(st+1,a)−Qt(st,at)]Qt+1(st,at)←Qt(st,at)+α[Rt+1+γmaxaQt(st...
在Q-learning的基础上,DQN提出了两个技巧使得Q网络的更新迭代更稳定。 经验回放Experience Replay:主要解决样本关联性和利用效率的问题。使用一个经验池存储多条经验s,a,r,s',再从中随机抽取一批数据送去训练。 固定Q目标Fixed-Q-Target:主要解决算法训练不稳定的问题。复制一个和原来Q网络结构一样的Target Q网络,...
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: 使用Python实现Q-learning 接下来,我们将使用Python来实现一个简单的Q-learning算法,并应用于一个简单的环境中。 首先,我们需要导入必要的库: 代码语言:javascript ...
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于动作-奖励机制的问题。以下是一个简单的 Python 实现 Q-learning 算法的示例,以解决一个简单的迷宫问题。 import numpy as np # 创建迷宫示例,用数字表示迷宫状态 # 0表示可通行的空格,1表示障碍物,9表示目标点 ...
优达学城的第四个项目,通过Q-Learning算法来实现一个简单的无人车代驾程序。 先来一张训练过程的动图。 训练过程 01 需求分析 一个无人车需要满足的最基本需求就是安全性和可靠性。安全性用来保证用户安全,可靠性用来保证在限定时间内将用户送达目的地。安全性和可靠性划分为A+、A、B、C、D、F六个等级。
因此，Sarsa的算法是这样的，也即是Q表格的更新公式 Sarsa 在训练中为了更好的探索环境，采用 ε-greedy 方式来训练，有一定概率随机选择动作输出。二、Sarsa的实现 导入库 Sarsa方法实现 训练部分 测试程序 主程序 运行结果 三、Q-learning简介 Q-learning也是采用Q表格的方式存储Q值（状态动作价值），决策部分与...
所以我们可以在策略控制循环中使用TD来代替MC。优于TD算法的诸多优点,因此现在主流的强化学习求解方法都是基于TD的。这篇文章会使用就用代码实现 SARSA 和 Q-Learning 这两种算法。 一、算法介绍 关于SARSA 和 Q-Learning算法的详细介绍,本篇博客不做过多介绍,若不熟悉可点击文章开头链接查看。