Q-learning 算法的收敛条件包括以下几个方面: 1.状态空间可遍历:在每个状态下,agent 可以采取不同的动作,最终会返回到某个已访问过的状态。状态空间的可遍历性是 Q-learning 收敛的必要条件。 2.奖励函数可积:在每个状态下,agent 可以获得的奖励是可积的。这意味着 Q 值函数的更新可以收敛到某个值。 3.折扣...
在满足上述条件的情况下,q-learning算法可以收敛到最优策略。然而,在实际应用中,由于状态空间和动作空间的复杂性,以及学习速率、探索参数的选择等因素的影响,q-learning算法可能无法收敛或者收敛速度很慢。 为了提高收敛性能,可以采用以下策略: 1. 优化学习速率的选择:学习速率的选择对于算法的收敛性能至关重要。可以通...
Q-learning是一个经典的强化学习算法,是一种基于价值(Value-based)的算法,通过维护和更新一个价值表格...
但是证明Q-learning的收敛,本质上还是要靠压缩映射定理。
确定性环境下Q-learning的收敛性分析 本节我们将介绍确定性环境中的Q-learning算法的收敛性。首先,我们给出其定义 对于一个在确定性有限MDP中执行Q-learning算法的智能体,如果它的奖励是有界的,它将其Q表初始化为有限值,采用Algorithm 1中的Q值更新公式更新Q值,它的每一对状态动作对(s,a)都将被访问无穷多次且...
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...
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 值。 1. 基本原理 Q-Learning 的核心思想是利用 Bellman 最优方程来更新动作价值函数 Q(s,...
Q-Learning算法属于model-free型,这意味着它不会对MDP动态知识进行建模,而是直接估计每个状态下每个动作的Q值。然后,通过在每个状态下选择具有最高Q值的动作,来绘制相应的策略。 如果智能体不断地访问所有状态动作对,则Q-Learning算法会收敛到最优Q函数[1]。
1、算法思想 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...
如果智能体能够以无限多的次数访问状态—行动对,那么 Q-Learning 将会收敛到最优的 Q 函数 [1]。 同样,我们也不会深入讨论 Q-Learning 的细节。如果你对它不太熟悉,这里有 Siraj Raval 的解释视频。 下面我们将展示 Q-Learning 的 Python 实现。请注意,这里所拥的学习率(alpha)遵循 [3] 的结果,使用 w=0....