Q-Learning 是之前讨论过的查找表方法中最有趣的一种,它也是 Deep Q Learning 的基础。Q-learning 算法使用一个状态-动作值 Q 表(也称为 Q 值表)。该 Q 表中每个状态有一行,每个动作有一列。每个单元格都包含相应状态-动作对的估计 Q 值。 初始状态下,所有的 Q 值都设置为为零。随着 Agent 与环境互...
回到流程图中,可以发现出现a都在Q-learning的update公式中,这是因为我们在更新时,人为指定选择具有最大值Q的a,这是具有确定性的事件(Deterministic)。而在Q-learning中与环境互动的环节、在Sarsa中更新Q值的环节与环境互动的环节时,动作的选择是随机的( ε-greedy),因此所有动作都有可能被选中,只不过是具有最大值...
我们不妨将Q表中的数转移到我们一开始的示意图中: 在得到Q表之后,我们可以根据如下的算法来选择我们的路径: 举例来说,假设我们的初始状态为2,那么根据Q表,我们选择2-3的动作,然后到达状态3之后,我们可以选择1,2,4。但是根据Q表,我们到1可以达到最大的价值,所以选择动作3-1,随后在状态1,我们按价值最大的选...
1 打开【亿图图示】软件 2 点击【模板社区】3 选择【Q-learning算法流程】模板在【流程图】的【数据流程图】分类中选择 4 绘制并查看【Q-learning算法流程】效果
通过这一个系列的学习,是否发现学习了很多东西,又好像啥也没学到,学习经常就是这样一个状态,第一个学习的时候往往都是伪装自己明白啦,当某个时间点真正用到了,才知道原来这些知识能够这样的使用,本章咱们就为Qlearning讲解一个例子,方便我们理解。 放学去网吧 下面这个例子,咱们举一个放学去网吧的例子吧,空间图...
强化学习Q-learning 图示 数据智能谷关注IP属地: 青海 2019.10.20 07:34:09字数 0阅读 521 image.png image.png image.png image.png image.png image.png ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 03人工智能专题 更多精彩内容,就在简书APP
一、直观理解 Q-learning与Sarsa都旨在解决强化学习问题，即如何在探索与利用之间做出最优决策。Q-learning是基于off-policy思想的算法，与Monte Carlo方法中的off-policy思路相契合。它们的主要区别在于更新价值的步骤不同。二、算法流程 流程图清晰展示了Q-learning与Sarsa的差异。让我们分步骤详细解析。1....
Q-Learning算法通过学习最优Q值，确定最优策略。算法通过ε-贪婪策略选择动作，基于环境反馈更新Q值。更新过程基于当前状态、选择的动作、获得的奖励以及下一个状态的Q值。在算法执行中，ε-贪婪策略选择动作，随后获取反馈，并使用更新公式调整Q值。这涉及到当前动作、目标动作以及奖励值。目标动作基于下一个...
【路径规划】基于matlab A_Star算法和Q_learning算法栅格地图机器人路径规划【含Matlab源码 9139期】985研究生,Matlab领域优质创作者(1)如需代码加腾讯企鹅号,见评论区或私信;(2)代码运行版本Matlab 2019b(3)其他仿真咨询1 完整代码包运行+运行有问题可咨询2 期刊
通过 Q - Learning,机器人可以学习到从初始位置到目标位置的最优路径规划策略。在机器人路径规划问题中,机器人即为智能体,其所处的大规模栅格地图及相关物理规则等构成了环境 。智能体通过传感器感知环境的状态,并根据学习到的策略在环境中执行动作,如向上、向下、向左、向右移动等,环境则根据智能体的动作反馈相应...