Q-Learning算法是一种无模型的强化学习技术,用于学习代理在环境中采取动作的最佳策略。在Q-Learning中,我们通常使用两个主要的矩阵来表示和更新信息:奖励矩阵(R)和Q值矩阵(Q)。 奖励矩阵(R) 奖励矩阵是一个表格,其中每一行代表一个状态(State),每一列代表一个动作(Action)。矩阵中的每个元素Rs,aRs,a表示在特定...
Q-Learning 算法原理与代码Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法,它使用动作价值函数 Q(s, a) 来估计在给定状态 s 下采取动作 a 的期望回报。Q-Learning 使用贪婪策略进行更新,即在更新过程中总是选择最大的 Q…
Q-Learning算法 理论 Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: $Q(s,a) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a
强化学习的方法,主要包括值函数算法,策略梯度法和神经网络方法等。 其中值函数算法是强化学习的重要算法,1992年提出的Q-learning是值函数算法的典型代表,其中用到的值函数概念影响深远,为后来的很多算法奠定了基础。 (一) Q-学习法概述 如果环境的状态和动作空间离散,且数量少,可以选择Q-Learning算法。 Q学习算法不...
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。
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。在实际应用中,我们可以根据具体问题选择合适的参数和算法,并利用Q-learning来训练智能体在复杂环境中做出最优决策。 通过本文的介绍,相信读者已经对Q-learning这一强化学习方法有了更深入的理解,并且能够在Python中使用代码实现和应用Q-learnin...
Q-learning是强化学习(RL)的经典算法,简单来说,RL智能体与环境进行交互,如果采取的行动是「好」的,就会获得奖励,否则获得惩罚,强化学习算法的目标是最大化智能体获得的长期奖励总和。 在强化学习智能体和环境之间的交互循环中,每个时间步(timestep), 智能体需要选择一个行动(action)来改变环境(environment)的状态(...
**Q-learning的核心思想是:**我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。 2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 外链图片转存失败(img-PbSUPLoh-1566121098540)(https://morvanzhou.github.io/static/results/ML-intro/DQN2.png) ...
1、Q-Learning算法学习 一、概述 Q Learning是强化学习算法中的一个经典算法。在一个决策过程中,我们不知道完整的计算模型,所以需要我们去不停的尝试。 Q Learning算法下,模型和模型所处环境不断交互,不停的尝试,学习走出迷宫的规则,找到最优策略,这就是强化学习的学习过程。