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,...
next_state[1]+=1returntuple(next_state) 最后,我们可以使用Q-learning算法来训练智能体,并获得学习后的Q-table: 代码语言:javascript 复制 Q_table=q_learning(maze,Q_table)print("学习后的Q-table:",Q_table) 结论 Q-learning是一种经典的强化学习方法,通过迭代地更新Q-value来学习最优策略。在实际应用...
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下: 1. 初始...
plt.plot(Curve, color='red') plt.title("Q-Learning") plt.savefig('curve.png') plt.show() 3.2部分结果 (1)以国际通用的TSP实例库TSPLIB中的测试集bayg29为例: Q-learning得到的最短路线: [1, 28, 6, 12, 9, 5, 3, 29, 26, 21, 2, 20, 10, 4, 15, 18, 14, 22, 17, 11, 19,...
一、Q-learning简介 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本...
初始化Q表格为全零。 使用Q-learning算法进行训练,迭代多个周期,每个周期中智能体在迷宫中选择动作,并根据奖励和下一个状态来更新Q值。 案例演示了如何使用Q-learning算法解决迷宫问题,以找到最佳路径。通常,Q-learning可以应用于许多强化学习问题,如机器人导航、游戏策略等。
Q-learning算法可以在迭代的过程中不断更新Q-table,直到Q值收敛为止。在Q值收敛后,智能体可以根据Q-table选择在每个状态下采取的最优行动,从而找到从起点到终点的最短路径。 Q-Learning算法可以应用于多种场景,包括但不限于以下几个示例: l游戏智能体训练:通过Q-Learning算法训练游戏智能体,使其学会在游戏中采取最...
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体...
SARSA(State-Action-Reward-State-Action)是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法,通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niranjan在技术论文“Modified Connectionist Q-Learning(MCQL)” 中介绍了这个算法,并且由Rich Sutton在注脚处提到了SARSA这个别名。
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...