Q-learning是一种无模型的强化学习方法,它使用Q函数(也称为动作-价值函数)来估计在给定状态下执行某个动作的未来预期回报。以下是Q-learning算法的伪代码及其详细解释: 1. 初始化步骤 python initialize q(s, a) arbitrarily except that q(terminal-state, .) = 0 alpha = learning_rate # 学习率 gamma =...
虽然代理(agent)不断探索环境(envirement)并更新Q表,它将为我们提供越来越好的近似最优策略的值。 Q-Learning 算法详解 伪代码如下: Step 1: 初始化 Q-table Step 2: 使用 epsilon-greedy 策略选择一个动作 epsilon-greedy 策略是一个可以平衡 exploration/exploitation 的策略 其思想是, 初始化 ɛ = 1.0: ...
Q-learning是强化学习(reinforcement learning,RL)的一个经典算法,强化学习的基本目标是以取得最大化的预期利益,拿游戏举例的话,就是如何在游戏结束时获得最高的得分,而不仅只是在某个阶段拿到高分。 目标容易理解,但如何在不同的游戏环境里实现这个目标是很大的问题,因为大多游戏的环境是很复杂的,拿下棋为例,我们...
接着,我们将详细讲解Q-Learning的数学基础,包括离散概率空间、马尔可夫决策过程(MDP)以及Q-Learning的目标函数和更新公式。随后,通过Mermaid流程图展示Q-Learning的数学模型,帮助读者更好地理解其内在逻辑。文章还将逐步介绍Q-Learning的核心算法,并使用伪代码详细阐述其原理和步骤。在实践部分,我们将通过两个代码实例展示...
Q-Learning 算法实现 先前就提到过,强化学习的整个流程是在环境中完成的。所以,我们需要搭建一个可以用于算法测试的环境,这也是强化学习的与众不同之处。 我们想要在迷宫中测试使用 Q-Learning 算法来帮助小狮子尽快的找到大火腿。在本地环境中,可以使用 Python 支持的 Tkinter,PyQt 以及 wxPython 来写一个 GUI 的...
8. 算法流程 既然已经解释了算法的所有组成部分和步骤,现在是时候把它们放在一起,让代理agent学习了。以下是该算法的伪代码,将作为Q-learning实现过程中的参考。 流程如下: 初始化Q-TableQ-Table的初始化形状取决于可能的状态state和动作action的数量,并且其所有值都设置为零,如前所述。
Q-learning 算法流程 Q-learning 算法的伪代码 步骤 1：初始化 Q 值。我们构造了一个 m 列（m = 动作数 )，n 行（n = 状态数）的 Q-table，并将其中的值初始化为 0。步骤 2：在整个生命周期中（或者直到训练被中止前），步骤 3 到步骤 5 会一直被重复，直到达到了最大的训练次数（由用户指定）...
Q-learning 算法流程 Q-learning 算法的伪代码 步骤1:初始化 Q 值。我们构造了一个 m 列(m = 动作数 ),n 行(n = 状态数)的 Q-table,并将其中的值初始化为 0。 步骤2:在整个生命周期中(或者直到训练被中止前),步骤 3 到步骤 5 会一直被重复,直到达到了最大的训练次数(由用户指定)或者手动中止训...
Q-learning 算法流程 Q-learning 算法的伪代码 步骤1:初始化 Q 值。我们构造了一个 m 列(m = 动作数 ),n 行(n = 状态数)的 Q-table,并将其中的值初始化为 0。 步骤2:在整个生命周期中(或者直到训练被中止前),步骤 3 到步骤 5 会一直被重复,直到达到了最大的训练次数(由用户指定)或者手动中止训...