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。 二、算法理解 马尔科夫决策问题 Markov decision problem 简单的理解为,...
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...
:].max()# Q现实值,见Q-learning算法else:q_target=R# S_接下来的state为terminal,也就是游戏结束,Q现实 = Ris_terminated=True# 游戏结束,flag置1q_table.loc[S,A]+=ALPHA*(q_target-q_predict)# 更新Q表的值S=S_# state变为 下一步的stateupdate_env(S,episode,step_counter+1)# 更新...
Q-Learning公式的意义是,在当前状态\(s\)下采取行动\(a\),更新当前状态下采取行动\(a\)的预期回报\(Q(s,a)\)。更新公式中的第一项表示当前状态下采取行动\(a\)的原始预期回报,第二项表示从当前状态采取行动\(a\)后得到的新状态\(s'\)的最大预期回报。通过不断更新\(Q(s,a)\),我们可以学习到在...
所以,Q-learning的学习步骤可以归结为如下: 在迭代到收敛之后,我们就可以根据Q-learning来选择我们的路径走出房间。 看一个实际的例子,首先设定λ=0.8,奖励矩阵R和Q矩阵分别初始化为: 随机选择一个状态,比如1,查看状态1所对应的R表,也就是1可以到达3或5,随机地,我们选择5,根据转移方程: ...
A*算法: 这是一个传统的路径查找算法,它一次性计算从起点到终点的最短路径。然而,它不能很好地处理动态变化的环境,而Q-learning可以。 通过这个场景,你应该对如何使用Q-learning算法有了更清晰的理解。这个算法不仅用于自动驾驶小车,还可以广泛应用于其他各种需要决策和优化的问题。 示例:Q-learning在迷宫解决方案中...
提到Q-learning,我们需要先了解Q的含义。 Q为动作效用函数(action-utility function),用于评价在特定状态下采取某个动作的优劣,可以将之理解为智能体(Agent,我们聪明的小鸟)的大脑。我们可以把Q当做是一张表。表中的每一行是一个状态 ,每一列(这个问题中共有两列)表示一个动作(飞与不飞)。
1.算法分析 建议去看一下论文原文,也可以看一下 王树森老师及莫凡大佬的视频(bi站搜索)。 具体算法抽空更新。。。 2.程序分析(以一个简单游戏的实现为例) 参考mofan大佬用到的一个treasure on right的寻宝游戏来实现Q-Learning这个算法。这个游戏就是,宝藏在最右边的位置,然后训练一个智能体如何更快的去获得这个...
一、Q-learning简介 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本...