严格来说,Q-Learning是一种Model-Free算法,因为它的学习包括采取行动、获得奖励以及从采取这些行动的结果中来不断改进学习。 4. Q-learning Q-learning算法使用包含状态-动作二元组构成的Q表(2D矩阵),使得矩阵中的每个值Q(S,a)对应于在状态a下采取行动S的Q值的估计值(Q值将在后面介绍)。当agent与环境Env交互时...
1. 引言 最近在大型语言模型（LLMs）方面的进展代表了人工智能的重大飞跃。前沿模型如ChatGPT（John Sch...
Q-Learning是一种model-free、基于值(value)的、off-policy算法,用于在给定环境中找到智能体的最优策略。该算法根据智能体的当前状态确定最佳的行动序列。Q-Learning中的“Q”代表质量(quality),表示如何通过最大化未来奖励来获得有价值的行动。 作为一种基于模型的算法,Q-Learning不需要了解转移和奖励函数。它通过试...
MWORKS.Syslab 强化学习工具箱——④Q-Learning介绍及实践演示, 视频播放量 78、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 同元软控, 作者简介 技术交流、资源共享、资料下载,尽在工业知识模型互联平台MoHub(https://mohub.net/home),相关视
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法,能够使智能体在未知环境中学习最优策略,无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中,智能体(如机器人
Q-Learning算法属于model-free型,这意味着它不会对MDP动态知识进行建模,而是直接估计每个状态下每个动作的Q值。然后,通过在每个状态下选择具有最高Q值的动作,来绘制相应的策略。 如果智能体不断地访问所有状态动作对,则Q-Learning算法会收敛到最优Q函数[1]。
Q-Learning 学习算法 在基于价值的强化学习中,最基本的算法是 Q-Learning 和 Sarsa,其中 Q-Learning 在实际中是应用更加广泛的算法。和案例中小狮子寻找大火腿的方法类似,Q-Learning 算法的原理简述如下: 初始化 Q-Table:根据环境及动作种类构建相同维度的表。
严格来说,Q-Learning是一种Model-Free算法,因为它的学习包括采取行动、获得奖励以及从采取这些行动的结果中来不断改进学习。 4. Q-learning Q-learning算法使用包含状态-动作二元组构成的Q表(2D矩阵),使得矩阵中的每个值Q(S,a)对应于在状态a下采取行动S的Q值的估计值(Q值将在后面介绍)。当agent与环境Env交互时...
强化学习中有名的算法,Q-learning。由第一章可知,Q-learning的分类是model-free,基于价值,单步更新,离线学习。 2.1 什么是Q-Learning 2.1.1 行为准则 我们做事情都会有一个自己的行为准则, 比如小时候爸妈常说”不写完作业就不准看电视”。所以我们在 写作业的这种状态下,好的行为就是继续写作业, 直到写完它,...
\alpha 是步长。Q-Learning需要使用某一个policy来生成动作,也就是说这个采取的policy不是优化的那个policy,所以Q-Learning算法叫做Off-policy的算法。另一方面,因为Q-Learning完全不考虑model模型也就是环境的具体情况,只考虑看到的环境及reward,因此是model-free的方法。