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...
定义最优π∗, 使状态值函数Vπ最大化, 即, π∗=argmaxπVπ(s)=argmaxπQπ(s,π(s)) 连续空间中, Q-function实现如下, 离散空间中, Q-function实现如下, Part Ⅱ: RL之实现 训练tips: ①. target network中Q-function在一定训练次数内可以保持不变 ②. exploration使数据采集更加...
Q-learning的原理 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 ...
强化学习案例:Q-learning算法实现与解析 引言 强化学习是机器学习的一个重要分支,它通过智能体与环境交互来学习最优策略。本文将介绍一个经典的强化学习算法——Q-learning,并通过一个完整的Python实现案例来展示其工作原理。 案例背景:网格世界问题 我们考虑一个简单的网格世界环境:...
Q-learning是一种用于强化学习的算法,通过迭代更新一个称为Q-table的表格来估计每个状态-动作对的价值。下面是一个简单的 Q-learning 的 Python 实现,假设我们有一个格子世界(Grid World)环境。 示例环境:格子世界 在这个例子中,我们有一个 5x5 的格子世界,其中左上角是起点(0, 0),右下角是终点(4, 4)。
我使用的第一个算法是Q-learning。Q-Learning是强化学习中,一种off-policy的学习算法,也是比较简单的一种Temporal Difference (TD) Learning。它会生成一个有关所有action和state的表格,被称作 Q-Table。该表格每一行都代表着一个state,每一列都代表着一个action。而它们所对应的每个单元格内的值就代表着,如果在...
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...
QLearning 理论讲解 【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】 代码实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import time ALPHA = 0.1 GAMMA = 0.95 EPSILION = 0.9 N_STATE = 20 ACTIONS = ['left', 'right'] ...
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...