Q-learning 的收敛条件通常包括以下几个方面: 1. 贝尔曼最优方程收敛,Q-learning 算法的收敛条件之一是当迭代更新后的 Q 值函数逐渐收敛到满足贝尔曼最优方程的最优 Q 函数。也就是说,经过一定的迭代次数后,Q 值函数的更新趋于稳定,不再发生显著变化。 2. 策略收敛,另一个收敛条件是学习到的策略逐渐收敛到最...
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...
q-learning收敛条件 在Q-learning中,收敛通常被定义为当Q值更新的过程达到一个稳定的状态,即Q值不再发生显著变化。有几种方法可以判断Q-learning是否收敛: 1.阈值判断:设置一个阈值,当Q值的变化低于这个阈值时,认为算法已经收敛。这需要在每次更新Q值时检查累积的最大变化。 2.迭代次数判断:设置一个最大迭代次数,...
那么,q-learning的收敛条件是什么呢? 1. 存在足够的探索:q-learning算法基于贪婪策略进行动作选择,即在每个状态下选择具有最大动作值的动作。然而,如果智能体只依赖于已经学到的知识进行决策,而不进行探索,那么可能无法发现更优的策略。因此,为了保证收敛,需要在学习过程中引入一定的探索机制,如ε-greedy策略,以一定...
总体来说,Q-learning是一个非常勇敢的策略,在有限动作和有限状态情况下,它能够收敛找到全局最优策略。
Q-learning收敛性证明 mzzk 16 人赞同了该文章 (看到没人写我来写一下具体证明过程) Q-learning的证明要从随机逼近的理论上说起: 随机逼近理论 L 是关于 θ 的算子, θ 在t+1 次更新的第 i 个分量满足下式,其它分量不更新。 θt+1(i)←(1−αt(i))θt(i)+αt(i)[(Lθ)(i)+ηt(i)]...
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...
当Q-learning发生“局部收敛”时,我们算出的Q(s,a)不是Q^*(s,a),而可能是某个“次优策略”(sub-optimal policy)\pi对应的Q值,即Q_{\pi}(s,a)。我们可以简单地理解“局部收敛”就是只学会了一招便不思进取,学得了一些粗浅皮毛便沾沾自喜,待在“舒适区”不愿出来。
其实,Q-Value Iteration和Q-Learning还有很多细节上的差别。但是证明Q-learning的收敛,本质上还是要靠...
更新规则的含义是,通过将当前Q值与新估计的Q值加权平均,使Q值逐步收敛到最优值。其中, α 控制了新估计值的权重, γ 控制了对未来回报的重视程度。 通过不断地执行更新规则,Q-learning算法能够逐步学习到最优的Q值,并根据Q值选择最佳的动作来达到最优策略。