Target Network 方法所提出的改进就是:在训练左侧的模型Q^\pi时,先将右侧的模型冻住不更新,待左侧的模型更新一定的次数之后,使用左侧模型的参数权重覆盖掉右侧模型的参数权重。然后冻住右侧模型,更新左侧模型,按此方法进行迭代训练。在该方法中左右两个模型就不是同一个模型了,在第 4.4 小节描述算法过程时,使用符号Q表示下图中左侧的不断进行更新的模型,使用符号\hat...
Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下,选择动作a,通过...
改进了q函数使得qlearning能用在连续控制上; 2.我们测试了几个原有的把模型结合到qlearning上智能推荐强化学习算法 1.关于强化学习算法的比较 深度强化学习进展: 从Alpha Go到Alpha Go Zero 深度强化学习进展_从AlphaGo到AlphaGo_Zero_唐振韬.caj 1.1离散与连续 1.1.1离散和连续是针对问题的,不是针对算法的。
由于Q-Learning在处理Q(st,at)值为连续的时候,无法使用数组或表格来记录,由此引发三种问题的讨论:1)动作空间是离散的,状态空间是连续的;2)动作空间是连续的,状态空间是离散的;3)动作空间和状态空间都是连续的。如何解决子问题1即为DQN算法的核心思想。DQN是在Q-Learning基础上的一种改进,由Mnih等在2013年首次提...
在强化学习中,Q-Learning算法是一种常用的方法,可以有效地解决大量的问题,同时也可以通过一些优化方法来提高其效率和准确性。 Q-Learning算法是一种基于值函数的强化学习算法,其主要思想是通过学习价值函数来选择最佳行动。具体地说,价值函数表示对每个状态和行动的优劣程度的估计,可以帮助智能体选择最优策略。通过与...
Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
这种Q-learing不是真正的梯度下降方法。GTD(gradient temporal difference) learning 是"更加"真实的梯度下降算法。这样做非常有帮助,但仍然不能保证收敛。 DQNs Summary DQN 使用经验重播或固定Q-targets 在重播缓存D\mathcal{D}D中存储变迁st,at,rt+1,st+1s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1}st,at,rt...
摘要:针对传统 Ｑ￣ｌｅａｒｎｉｎｇ 算法在路径规划中存在收敛速度慢、难以平衡探索与利用的关系等问题ꎬ采用改进 后的势场对 Ｑ￣ｌｅａｒｎｉｎｇ 算法的 Ｑ 表初值进行优化ꎬ引入多步长策略减少算法的迭代次数和路径中的拐点个数ꎬ加入 动态调节贪婪因子平衡探索与利用的关系ꎮ 仿真结果证明ꎬ与 Ｑ￣ｌｅａ...