Q-Learning算法 理论 Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: $Q(s,a) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a
Q-learning是srasa的改进版,效果要更好更实用,从悬崖问题中看出,Q-learning智能体可以贴着悬崖达到目标点(而saras总是离悬崖最远走) 离线策略所需的训练数据并不一定是当前策略采样得到,离线策略算法能够重复使用过往训练样本,往往具有更小的样本复杂度,也因此更受欢迎。 importnumpy as npimportrandom#获取一个格子...
from map import Maze #分别从map.py和Q-learning.py导入环境地图和q-learning核心算法 from RL_brain import QLearningTable #定义update函数,整个Q-Learning学习过程的主文件,用于调试计算过程。 def update(): for episode in range(100): # 初始化观察值 observation = env.reset() while True: # 更新环境...
\(\max_{a'} Q(s',a')\)是在新状态\(s'\)下采取不同行动所能获得的最大预期回报。 Q-Learning公式的意义是,在当前状态\(s\)下采取行动\(a\),更新当前状态下采取行动\(a\)的预期回报\(Q(s,a)\)。更新公式中的第一项表示当前状态下采取行动\(a\)的原始预期回报,第二项表示从当前状态采取行动...
1、Q-learning 算法 2、Sarsa算法 3、理解 Q-learning更新公式:Q(St,at)=Q(St,at)+α[R(St+1)+γ∗maxaQ(St+1,a)−Q(St,at)] Sarsa更新公式:Q(St,at)=Q(St,at)+α[R(St+1)+γ∗Q(St+1,at+1)−Q(St,at)] 从公式中可以看出,这两种算法的区别在于Q现实值的计算,其余地方都一...
Q-Learning整体算法: InitializeQ(s,a)arbitrarilyRepeat(foreach episode)InitializesRepeat(foreach step of episode):Chooseafromsusingpolicy derivedfromQ(e.g.,e-greedy)Takeaction a,observe r,s'Q(s,a)<--Q(s,a)+α[r+γmaxa'Q(s',a')-Q(s,a)]s<--S';until sisterminal ...
1、算法思想 QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动...
2.3 算法实现 3. 参考文章 1. 原理讲解 Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能...
1. Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 求解最优的动作价值函数$q_{*}$和最优策略$\pi_{*}$。
一. Qlearning算法流程 我们现在重新整理下,Qleanring的更新流程。 我们将会在任意的state出发开始智能体探索过程. 知乎原文手把手教你实现Qlearning算法[实战篇](附代码及代码分析) 我们将会用noisy-greedy的策略选定动作A 在完成动作后,我们将会进入新状态St+1; 检查St+1中所有动作,看看哪个动作的Q值最大; ...