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算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励并不多的动作,...
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(...
在算法的第 2 步,Agent 利用 ε-贪婪策略 从当前状态 (S1) 选择一个动作 (a1)。这个动作被传递给环境执行,Agent 随后会收到一个Reward (R1) 和下一个状态 (S2) 的反馈。 接下来,在第四步,算法需要使用来自下一个状态的Q值来更新当前状态和选定动作的Q值 (Q1)。 这里展示了Q-Learning算法的一个特别之...
Q-learning算法属于无法获取马尔可夫决策过程模型的算法,核心思想:逐级建立状态之间的强化联系,下一个状态的价值可以不断地强化影响上一个状态的价值,通过蒙特卡洛(根据实际的回报进行更新,纯采样方法)、动态规划和时序差分(后面两种属于自举式方法)等来估计给定策略的价值。 (2)Q-learning算法 属于一种异策略(off-polic...
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...
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...
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
1、Q-Learning算法学习 一、概述 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。