Model-free预测: 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...
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...
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...
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...
我们的方法允许LLM智能体从成功和不成功的轨迹中有效学习，从而提高它们在复杂多步骤推理任务中的泛化能力...
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,...
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)能够在动态变化的环境中,自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径,同时避开障碍物。
Q-Learning算法 Q-Learning算法中的“Q”代表着策略π的质量函数(Quality function),该函数能在观察状态s确定动作a后,把每个状态动作对 (s, a) 与总期望的折扣未来奖励进行映射。 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...
以及 df/du），就是“有 model-based”模型，若是不直接使用它的梯度信息，就是“无 model-free”...
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)能够在动态变化的环境中,自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径,同时避开障碍物。