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...
【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. 执行...
tkinter的mainloop函数与下面的Python伪代码实质是一样的: def mainloop(): while the main window has not been closed: if an event has occurred: run the associated event handler function env.destroy() “销毁”控件,是无法重现的 2.4 Q-Learning 思维决策 这一节好像就是把RL_brain:RL模块进行了解释,...
在这个公式中,\alpha代表学习率(learning rate),\gamma是折扣因子(discount factor),这两个参数的值应当在0到1之间。 r是当前得到的reward,Q_{max} (s_{t+1}, a)指在下一个状态s_{t+1}的所有可能的行动之中,Q-value最高的那个行动所对应的Q-value。 4. 然后重复执行步骤2和3,直到训练完成。 pytho...
Python Qlearning 三维轨迹规划 引言 在计算机科学领域中,强化学习是一种机器学习的方法,它通过试错和奖励的方式使计算机系统学习如何做出最优决策。而Q-learning(Q学习)是一种强化学习的算法,它通过学习一个Q值表来指导决策。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python实现Q-learning算法来进行三维轨迹规划。
首先,确保你已经安装了Python。我们将使用Python编写Q-learning算法,并通过Matplotlib库进行可视化展示。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1. 2. 2. 定义迷宫环境 接下来,我们需要定义一个迷宫环境,包括迷宫的大小、起点、终点以及障碍物的位置。
利用强化学习Q-Learning实现最短路径算法 如果你是一名计算机专业的学生,有对图论有基本的了解,那么你一定知道一些著名的最优路径解,如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和a*算法(A-Star)等。 这些算法都是大佬们经过无数小时的努力才发现的,但是现在已经是人工智能的时代,强化学习算法能够为我们提出和前辈一样好的解决...
Q-learning算法的目标是通过不断更新Q值表格,使得智能体能够在环境中找到最优策略,以最大化累积奖励。 二、无人机物流路径规划 无人机物流路径规划是指利用无人机进行货物运输时,通过算法和技术使其无人机将所有货物运送到指定位置,并返回起点,并得到最优飞行路径,以实现高效、安全和准确的货物运输。无人机物流路...
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...
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 ...