通过不断迭代更新Q(s,a)Q(s,a)的值,Q-Learning算法可以学习到最优策略π∗π∗下的状态-动作对的价值函数Q∗(s,a)Q∗(s,a)。这个过程不需要环境的动态模型,因此Q-Learning是一种无模型的强化学习算法。 1.2 Q-Learning解的推导 贝尔曼方程是动态规划中的核心原理,它将一个状态的
Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下: 使用Python实现Q-learning 接下来,我们将使用Python来实现一个简单的Q-learning算法,并应用于一个简单的环境中。 首先,我们需要导入必要的库: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
Q学习(Q-learning)入门小例子及python实现 一、从马尔科夫过程到Q学习 # 有一定基础的读者可以直接看第二部分 Q学习(Q-learning)算法是一种与模型无关的强化学习算法,以马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)为理论基础。 标准的马尔科夫决策过程可以用一个五元组<S,A,P,R,γ> 表示,其中: S是...
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...
【Python】强化学习Q-Learning走迷宫 Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,这里用该算法解决走迷宫问题。 算法步骤如下: 1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。
(3)随机生成17个城市 Qlearning算法得到的最短路线: [1, 5, 10, 6, 7, 3, 13, 15, 9, 4, 14, 12, 2, 11, 16, 8, 17, 1] 四、完整Python代码
三、Q-learning求解物流配送路径规划 3.1部分Python代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=46#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象...
(3)随机生成18个城市 Q-learning得到的最短路线: [1, 16, 10, 11, 3, 12, 6, 2, 8, 14, 18, 17, 4, 13, 7, 9, 15, 5, 1] 四、完整Python代码
2 Q-Learning决策 围绕这张图,我们来解释Q-Learning的决策过程,假设我们已经学习好了行为准则: 状态s1表示正在写作业,我们有行为a1—看电视和行为a2—写作业可以选择,根据之前的经验,选择a2继续写作业带来的潜在奖励要比a2看电视高,反映在Q表中就是Q(s1, a1)=-2 要小于 Q(s1, a2)=1,因此,我们选择行为a2...
Python Q-Learning 三维路径规划 引言 在实际的应用中,路径规划是一个非常重要的问题。在这篇文章中,我将教会你如何使用 Python 实现三维路径规划算法。我将为你介绍整个过程的流程,并提供每一步所需的代码和注释。 流程图 journey title 三维路径规划流程 ...