考虑了当前策略: 考虑了在当前策略下的动作选择。 2.2.2 缺点: 不适用于连续动作和状态空间: 对于连续动作和状态空间的问题效果较差。 容易受到噪声影响: 可能受到噪声影响而不够稳定。 第三部分:DQN(Deep Q Network) 3.1 DQN简介 DQN是一种基于深度神经网络的强化学习算法,能够处理连续动作和连续状态空间。 3.2 ...
Q-learning算法在处理高维状态空间时会遇到维度灾难问题。当状态空间非常大时,需要维护一个巨大的Q值表格,可能导致学习效率下降、内存消耗过大。 2️⃣对环境变化敏感: Q-learning算法在面临环境变化时可能表现出较差的适应性能。它只能通过与环境的交互进行学习,没有机制主动地追踪环境的变化并进行快速的适应。 3...
首先我们看一下上图Q-learning在整个强化学习的位置,Q-Learning是属于值函数近似算法中,蒙特卡洛方法和时间差分法相结合的算法。它在1989年被Watkins提出,可以说一出生就给强化学习带来了重要的突破。 Q-Learning假设可能出现的动作a和状态S是有限多,这时a和S的全部组合也是有限多个,并且引入价值量Q表示智能体认为做出...
首先从结论上，还是刚才的例子，我们在q-learning训练熟练后，第一个人肯定会直接爬过去。但是在初始的训...
其学习过程是通过不断迭代更新Q值函数，考虑了后续可能的行动和奖励。在应用上，如在4x4冰湖迷宫中，智能体学习最优路径，避免危险。SARSA通过每次行动后立即根据新状态调整策略，适应环境变化。相比于Q-learning，SARSA更注重即时奖励，适用于在线学习且奖励重要性较大的情况。Q-learning是另一值函数近似...
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1.3 优缺点 SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络...
与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,...
1.3 优缺点 SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络...