由于Q-Learning在处理 Q(st,at) 值为连续的时候,无法使用数组或表格来记录,由此引发三种问题的讨论:1)动作空间是离散的,状态空间是连续的;2)动作空间是连续的,状态空间是离散的;3)动作空间和状态空间都是连续的。如何解决子问题1即为DQN算法的核心思想。DQN是在Q-Learning基础上的一种改进,由Mnih等在2013年首...
3.2 DQN 算法过程 4、DQN 的改进 4.1 Target Network 4.2 Exploration 4.3 Replay Buffer 4.4 DQN 改进算法的算法过程 Reference DQN 的全称是 Deep Q-Network,其中的 Q 就是指 Q-Learning。 从名字上就能看出,该方法指的是把 Q-Learning 和 DNN[Deep Neural Network] 结合起来。所以这两种方法没有本质区别,...
Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
它的贡献在于我们尝试得到某种通用的算法和相关配置,能超越我们其他在强化学习论文上看到的只能在三个普通例子上运行。它在50种游戏上的尝试都做到很好。 Q-Learning with Value Function Approximation 使用随机梯度下降最小化MSE损失 使用表格查询表示收敛到最优Q ∗ ( s , a ) Q^{*}(s,a)Q∗(s,a) 但...
本发明公开了一种融合先验知识的改进Q‑learning路径规划算法,其特征在于:包括以下步骤:S1:建立格栅地图,融入先验知识初始化状态值;S2:初始化算法参数;S3:计算已运行当前幕成功到达目标位置次数,并基于该次数动态调整贪婪因子ε;S4:生成随机数p,比较p和ε;S5:如果p (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明...
learning算法,对原有算法进 行改进,提出自己的模型和见解,引入启发式奖赏函数,将改进算法应用与路径规划,并 通过实验仿真验证了算法的有效性。 一、文章介绍了强化学习的发展历史,并对国内外的研究现状做以介绍,指出强化学 习现阶段中存在主要问题,简单介绍了本文的主要内容以及章节框架。
Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下,选择动作a,通过...
在强化学习中,Q-Learning算法是一种常用的方法,可以有效地解决大量的问题,同时也可以通过一些优化方法来提高其效率和准确性。 Q-Learning算法是一种基于值函数的强化学习算法,其主要思想是通过学习价值函数来选择最佳行动。具体地说,价值函数表示对每个状态和行动的优劣程度的估计,可以帮助智能体选择最优策略。通过与...
这种Q-learing不是真正的梯度下降方法。GTD(gradient temporal difference) learning 是"更加"真实的梯度下降算法。这样做非常有帮助,但仍然不能保证收敛。 DQNs Summary DQN 使用经验重播或固定Q-targets 在重播缓存D\mathcal{D}D中存储变迁st,at,rt+1,st+1s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1}st,at,rt...