上面咱们开始实现本人的 Q -Learning importnetworkxasnx importnumpyasnp defq_learning_shortest_path(G, start_node, end_node, learning_rate=0.8, discount_factor=0.95, epsilon=0.2, num_episodes=1000): """ Calculates the shortest pathina graph GusingQ-learning algorithm. Parameters: G(networkx.Gra...
importnetworkxasnx importnumpyasnp defq_learning_shortest_path(G, start_node, end_node, learning_rate=0.8, discount_factor=0.95, epsilon=0.2, num_episodes=1000): """ Calculates the shortest path in a graph G using Q-learning algorithm. Parameters: G (networkx.Graph): the graph start_node...
在这个公式中,\alpha代表学习率(learning rate),\gamma是折扣因子(discount factor),这两个参数的值应当在0到1之间。 r是当前得到的reward,Q_{max} (s_{t+1}, a)指在下一个状态s_{t+1}的所有可能的行动之中,Q-value最高的那个行动所对应的Q-value。 4. 然后重复执行步骤2和3,直到训练完成。 pytho...
Q-learning代码实现(Python) 下面的Python代码段展示了一个基本的Q-learning算法实现。为简洁起见,这里没有使用任何库。 import random # Initialize Q-table Q_table = {} states = [(x, y) for x in range(5) for y in range(5)] # All possible states actions = ['UP', 'DOWN', 'LEFT', 'R...
render = False running_reward = None ##=== Implement Q-Table learning algorithm ===## ## 建立Q表格,并初始化为全0数组。形状为:[状态空间,动作空间] Q = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n]) ## 设置更新的超参数 ## Q[s, a] = Q[s, a] + lr * (r + lamb...
DQN(深度Q-Learning)算法实现 一、 值函数Value Function 二、DQN简介 三、算法 四、Nature DQN 算法 五、Double DQN 算法 六、代码实现 导入依赖 设置超参数 搭建Model、Algorithm、Agent架构 ReplayMemory Training && Test(训练&&测试) 创建环境和Agent,创建经验池,启动训练,保存模型 结果 七、总结 ...
Before implementing the Q-learning algorithm, we must first define Snake as a Markov DecisionProcess (MDP). Note in Q-learning, state variables do not need to represent the whole board, it only needs torepresent enough information to let the agent make decisions.(So once you get environment ...
Python BY571/Normalized-Advantage-Function-NAF- Star29 PyTorch implementation of the Q-Learning Algorithm Normalized Advantage Function for continuous control problems + PER and N-step Method reinforcement-learningq-learningdqnreinforcement-learning-algorithmscontinuous-controlnafddpg-algorithmprioritized-experience...
编程语言：python平台 主题：16、基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究 代码内容：代码提出了一种考虑服务提供商（SP）利润和客户（CUs）成本的分层电力市场能源管理动态定价DR算法。用强化学习（RL）描述了动态定价问题为离散有限马尔可夫决策过程（MDP）的递阶决策框架，并采用Q学习来求解该决策问题。在...
五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning 一、Q-Learning之路 在正式深度强化学习之前,您应该了解一些概念。别担心,我已经为你安排好了。 我以前写过很多关于强化学习的文章,介绍了多臂抽奖问题、动态编程、蒙特卡罗学习和时间差分等概念。我建议按以下顺序浏览这些指南: ...