这就是Q-learning算法: 最后附上动态规划和时序差分的对比: (解释一下,Sarsa采样一次,更新一次,全是相同的策略;Q-learning用epsilon-greedy采样一次,更新时找所有能选择的动作里的Q值最大的(greedy)) Model-free control解决 cliff-walking问题 问题描述: 代码地址:利用Q-learning解决Cliff-walking问题_cliff walking...
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...
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...
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,通过在每个状态下选择具有最高Q值...
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学习是一种无模型(model-free)的强化学习方法,学习如何在给定(有限)马尔可夫决策过程(MDP)找到最优的动作选择策略。Q学习算法的核心是根据旧的Q值和新的Q值估计进行权重平均的一个值迭代更新(value iteration
\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。
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 (Model-free Value Iteration) Algorithm for Deterministic Cleaning Robot (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/45759-q-learning-model-free-value-iteration-algorithm-for-deterministic-cleaning-robot), MATLAB Central File Exchange. Retrieved February 20, 20...