Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态选择最优的行动,并逐步优化策略以获得最大的累积奖励。 Q-learning的原理 Q-learning的核心思想是通过不断地更新Q-value来逼近最优价值函数。其更新公式如下...
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...
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,...
股票交易决策:Q-Learning算法可以应用于股票交易决策领域。例如,可以将不同股票价格和市场指数作为状态,将不同的交易行为(例如买进或卖出)作为行动,使用Q-Learning算法来学习最优的交易策略。 结论:Q-learning算法是一种无模型(model-free)强化学习方法,无需提前获取完备的模型,通过不断地迭代更新Q值,智能体最终可以...
(一) Q-学习法概述 如果环境的状态和动作空间离散,且数量少,可以选择Q-Learning算法。 Q学习算法不是已知一个策略去优化它,而是新建一个策略,这个策略用表格的形式表示,其输入是状态和动作,输出是各个状态各个动作的价值。 下面是个示意图,其中Q(s,a)表示状态s下动作a的Q函数值。
为了学习到 Q-table 中的每个值，我们将使用 Q-learning 算法。Q-learning 算法：学习动作值函数（action value function）动作值函数（或称「Q 函数」）有两个输入：「状态」和「动作」。它将返回在该状态下执行该动作的未来奖励期望。我们可以把 Q 函数视为一个在 Q-table 上滚动的读取器，用于寻找与当前...
Q-Learning：基础与应用 Q-Learning是强化学习中的一种经典算法，它基于价值函数Q(s,a)，表示从状态s采取动作a后，后续所有步骤所能获得的期望累计奖励。该算法通过迭代更新Q值表，直至收敛至最优策略。Q-Learning的吸引力在于其无需明确环境模型，仅需通过与环境的互动来学习，适用于多种环境设置。在游戏AI中，Q...
Q-Learning算法因其简单性和有效性,在多个领域得到了广泛应用: 游戏:Q-Learning被广泛应用于各种棋盘游戏和视频游戏的AI开发,如Atari游戏和围棋等。 机器人导航:在机器人技术中,Q-Learning用于训练机器人在复杂环境中进行路径规划和导航。 自动驾驶:自动驾驶系统中,Q-Learning可以帮助车辆学习如何在不同的交通状况下做...
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