(2)Q-learning算法 (3)SARSA算法 (4)比较说明 (5)Q-learning算法源码(以路径规划为例) 写在前面: 本篇总结经典的Model-free算法——Q-learning 和SARSA算法,对Q-learning算法的源码进行了测试和解读! 正文: (1)表格型方法(tabular method) 基本描述: Agent有一张已经训练好的表格,通过查看表格,判断某个状态...
股票交易决策:Q-Learning算法可以应用于股票交易决策领域。例如,可以将不同股票价格和市场指数作为状态,将不同的交易行为(例如买进或卖出)作为行动,使用Q-Learning算法来学习最优的交易策略。 结论:Q-learning算法是一种无模型(model-free)强化学习方法,无需提前获取完备的模型,通过不断地迭代更新Q值,智能体最终可以...
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-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,这使得SARSA算法更加保守。如果存在接近最佳路径的大量负面报酬的风险,Q-learning将倾向于在探索时触发奖励,而SARSA将...
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SS, 动作集AA, 即时奖励RR,衰减因子γγ, 探索率ϵϵ, 求解最优的动作价值函数q∗q∗和最优策略π∗π∗。
介绍完贝尔曼方程的思想后,在Q-learning算法中如何去更新Q-Value? 如上图的表达式,我们更新Q(s,a)时不仅关注当前收益也关注未来收益,当前收益就是状态变更环境立即反馈的reward,未来收益就是状态变更后新状态对应可以采取的action中最大的Value,同时乘以折扣率γ。...
qlearning算法 python qlearning算法流程图 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,能够直接到达5的边设置为100...
Q-learning 在sarsa算法中,选择动作时遵循的策略和更新动作值函数时遵循的策略是相同的,即ϵ−greedyϵ−greedy的策略,而在接下来介绍的Q-learning中,动作值函数更新则不同于选取动作时遵循的策略,这种方式称为离策略(Off-Policy)。Q-learning的动作值函数更新公式如下: ...
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SS, 动作集AA, 即时奖励RR,衰减因子γγ, 探索率ϵϵ, 求解最优的动作价值函数q∗q∗和最优策略π∗π∗。