三、Q学习算法步骤 5. 重复：重复步骤 2-4，直到满足终止条件，如达到最大迭代次数或 Q 值收敛。四、特点 - 无需模型：Q学习不需要环境的动态模型（即转移概率和奖励分布），它通过与环境的交互来学习。- 离线学习：Q学习可以离线进行，即在没有实时环境反馈的情况下，使用已经收集的数据来更新 Q 值。- 收敛...
Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,这里用该算法解决走迷宫问题。 算法步骤如下: 1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。 3. 执行动作,得到返回奖励(这里需要自定义,比...
第6步:更新价值表。此处是强化学习关键步骤,参考前面章节Q-Learning算法关键步骤。 defrl():q_table=build_q_table(N_STATES,ACTIONS)# 初始 q tableforepisodeinrange(MAX_EPISODES):# 回合step_counter=0S=0# 回合初始位置is_terminated=False# 是否回合结束update_env(S,episode,step_counter)# 环境更新whil...
重复执行步 2 和步 3 直到ss成为目标状态. 通过不断迭代更新Q(s,a)Q(s,a)的值,Q-Learning算法可以学习到最优策略π∗π∗下的状态-动作对的价值函数Q∗(s,a)Q∗(s,a)。这个过程不需要环境的动态模型,因此Q-Learning是一种无模型的强化学习算法。 1.2 Q-Learning解的推导 贝尔曼方程是动态规划中...
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 1. 我们将会用noisy-greedy的策略选定动作A 2. 在完成动作后,我们将会进入新状态St+1; 3. 检查St+1中所有动作,看看哪个动作的Q值最大; 4. 用以下的公式更新当前动作A的Q值; 5. 继续从s'出发,进行下一步更新 1-...
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(...
二、基于UCB算法的Q-learning 我们注意到，因为只是考虑有限的状态空间和行动空间，所以最优policy是一定...
Q-learning算法的步骤如下: 1. 初始化Q值函数为0或随机值。 2. 在每个时间步骤t,根据当前状态s选择一个动作a。 3. 执行动作a,观察环境返回的奖励r和下一个状态s'。4. 根据Q值函数更新规则更新Q值:Q(s, a) = Q(s, a) + α * (r + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a))。
强化学习——Q-learning算法 假设有这样的房间 如果将房间表⽰成点，然后⽤房间之间的连通关系表⽰成线，如下图所⽰：这就是房间对应的图。我们⾸先将agent（机器⼈）处于任何⼀个位置，让他⾃⼰⾛动，直到⾛到5房间，表⽰成功。为了能够⾛出去，我们将每个节点之间设置⼀定的权重，能够...
四、Q-Learning 算法整体流程 正如我们之前看到的， Agent 通过学习每个状态-动作对的最优 Q 值来确定...