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,它将一个状态的价值分解为即时奖励...
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...
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)。目标是从起点到达终点。每次移动,智能体(Agent)可以向上、下、左、右四个方向移动,但移动可能会遇到墙壁...
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...
三、Q-Learning算法原理 3.1 Q-Learning基本概念 3.2 Q-Learning算法流程 四、基于Q-Learning的D2D通信功率控制算法 4.1 系统模型 4.2 状态、动作与奖励设计 4.3 算法实现 五、仿真实验 5.1 实验设置 5.2 性能指标 5.3 实验结果与分析 六、结论 2 运行结果 2.1 Python运行结果 2.2 Matlab代码运行结果 3 参考文献...
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使数据采集更加丰富 Epsilon Greedy a={argmaxaQ(s,a),with probability1−εrandom,with probabilityε ...
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'] ...
首先,我们需要安装两个Python库:numpy和pandas。如果你还没有安装它们,可以通过以下命令来安装: pip install numpy pip install pandas 1. 2. 接下来,我们定义一个迷宫环境MazeEnv类。这个类包含了迷宫的地图、起始点和终点。我们的智能体需要在迷宫中找到通往终点的路径。
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 ...