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...
重复执行步 2 和步 3 直到ss成为目标状态. 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...
下面给出整个Q-learning算法的计算步骤算法1.1(Q-learning算法)Step1给定参数γ和reward矩阵RStep2令Q=0Step 3For each episode:3.1随机选择一个初始的状态s 3.2若未达到目标,状态则执行以下几步 (1)在当前状态的所有可能行为中选取一个行为a (2)利用选定的行为a得到下一个状态s~ (3)按照转移规则公式计算 Q(...
Q-Learning 算法的过程详解 第1步:初始化Q表 步骤2和3:选择并执行操作 步骤4和5:评估 Q-Learning(Q学习)是强化学习的一种算法,在没有先验环境信息的情况下,通过不断试错、反复探索和学习来求解最优策略。它被广泛用于围棋、下棋等与游戏有关的智能体决策问题。 Q-Learning算法基于动态规划的思想,使用一个Q函...
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. 执行动
经典Q-learning算法步骤: --- 随机初始化Q(s,a),其中s表示环境,a表示动作 对于每一个回合(episode),重复以下步骤: ---初始化s ---对于此回合中的每一步(step),重复以下步骤: ---根据当前的s, 按照一定的规则(例如ϵ−greedy), 从Q表中选择...
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$\pi_{*}$。
Q-Learning算法通过迭代更新Q值来逼近最优Q函数。算法流程包括初始化Q表、选择动作、执行动作、更新Q值等步骤。 1.3 Q-Learning算法流程 初始化Q表:创建一个Q表,通常初始化为零或其他小的随机值。 选择动作:在每个时间步骤中,智能体根据当前状态和Q表选择一个动作。这通常涉及到探索和利用的权衡,以确保在学习过程...
2. 算法实现 2.1 算法简要流程 2.2 游戏场景 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...