1. Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 求解最优的动作价值函数$q_{*}$和最优策略$\pi_{*}$。 这一类强化学习的问题...
Q-function 内部维护了一个 Q-table. 当指定一个状态和动作对时, Q-function 会在 Q-table 中搜索对应的值。 Q-Learning 的执行流程: - 训练一个 Q-function (an action-value function), 其内部维护了一个 Q-table, Q-table 中保存了所有的(状态,动作)对的值。 - 给定一个状态和动作, Q-function ...
下面给出整个Q-learning算法的计算步骤算法1.1(Q-learning算法)Step1给定参数γ和reward矩阵RStep2令Q=0Step 3For each episode:3.1随机选择一个初始的状态s 3.2若未达到目标,状态则执行以下几步 (1)在当前状态的所有可能行为中选取一个行为a (2)利用选定的行为a得到下一个状态s~ (3)按照转移规则公式计算 Q(...
在算法的第 2 步,Agent 利用ε-贪婪策略从当前状态 (S1) 选择一个动作 (a1)。这个动作被传递给环境执行,Agent 随后会收到一个Reward (R1) 和下一个状态 (S2) 的反馈。 接下来,在第四步,算法需要使用来自下一个状态的Q值来更新当前状态和选定动作的Q值 (Q1)。 这里展示了Q-Learning算法的一个特别之处。
Q-Learning算法通过迭代更新Q值来逼近最优Q函数。算法流程包括初始化Q表、选择动作、执行动作、更新Q值等步骤。 1.3 Q-Learning算法流程 初始化Q表:创建一个Q表,通常初始化为零或其他小的随机值。 选择动作:在每个时间步骤中,智能体根据当前状态和Q表选择一个动作。这通常涉及到探索和利用的权衡,以确保在学习过程...
一. Qlearning算法流程 我们现在重新整理下,Qleanring的更新流程。 我们将会在任意的state出发开始智能体探索过程. 知乎原文手把手教你实现Qlearning算法[实战篇](附代码及代码分析) 我们将会用noisy-greedy的策略选定动作A 在完成动作后,我们将会进入新状态St+1; 检查St+1中所有动作,看看哪个动作的Q值最大; ...
2. 算法实现 2.1 算法简要流程 2.2 游戏场景 2.3 算法实现 3. 参考文章 1. 原理讲解 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...
Q-Learning是off-policy的,因为它的行动策略和评估策略不是一个策略。 Q-Learning中每次采取Action的行动策略是ε-greedy策略,即要保持探索和利用的微妙平衡; 而在学习更新Q表的时候使用的评估策略是贪婪策略,即永远将最好的动作记录在Q-Table中。 三、Q-Learning的更新Q值的算法流程 Q-Learning的更新Q值得算法流...