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...
Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法,能够使智能体在未知环境中学习最优策略,无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中,智能体(如机器人)能够在动态变化的环境中,自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径,同时避开障碍物。 Q-Learning的核心在于学习一个动...
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
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...
强化学习Q-learning 图示 数据智能谷关注IP属地: 香港 2019.10.20 07:34:09字数 0阅读 504 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
路径规划问题,有三种环境配置可实现,以下是代码来源,基于此做的实验https://blog./jacken3/article/details/119803094
【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
Q-learning跟Sarsa不一样的地方是更新Q表格的方式。Sarsa是on-policy的更新方式,先做出动作再更新。Q-learning是off-policy的更新方式,更新learn()时无需获取下一步实际做出的动作next_action,并假设下一步动作是取最大Q值的动作。Q-learning的更新公式为:因此在学习过程中也只有更新公式有略微差别,其他方式都是一...
六图网提供精美好看的设计元素素材模板下载,本次设计元素作品主题是Thinq_eLearning5 logo设计欣赏 Thinq_eLearning5传统大学标志下载标志设计欣赏,编号是3389394,格式是ai,该Thinq_eLearning5 logo设计欣赏 Thinq_eLearning5传统大学标志下载标志设计欣赏素材大小是0.0
【SCANeR™ Studio】self learning系列:配置管理,新建配置及切换 智行众维 61 0 【SCANeR™ Studio】self learning系列:场景模式介绍、仿真模式介绍、模块和场景运行、模块控制 智行众维 112 0 【“水木灵境”场景工场】自然驾驶场景(车端):前车切入-高速路-仿真与真实对比 智行众维 108 0 【SCANeR™ ...