actions = ['up', 'down', 'left', 'right'] Q表: Q表更新: 代码: import numpy as np import random # 定义网格世界的参数 grid_size = 5 # 网格的大小 num_episodes = 1000 # 训练回合数 max_steps_per_episode = 100 # 每个回合的最大步数 learning_rate = 0.1 # 学习率 discount_factor =...
= N_STATES -1:q_target = reward + gamma * q_table.loc[new_state, :].max()else:q_target = rewardq_table.loc[state, cur_action] += alpha * (q_target - q_pred)state = new_stateupdate_env(state, epoch, step)step +=1returnq_tableq_learning() 参考 MorvanZhou/Reinforcement-learni...
Q-Learning的目标函数是最大化累积回报,其公式为: [ J = \sum_{s \in S} \sum_{a \in A} Q(s, a) ] 2.2.2 更新公式 Q-Learning的核心在于更新Q值,使其逐渐逼近最优值。更新公式如下: [ Q(s, a) = Q(s, a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a)] ] ...
Q_learning代码实例-机器学习代码类资源He**ry 上传5.69 KB 文件格式 zip python Q_learning Q_learnning代码实例,是一个非常好的学习强化学习的例子,小方块走迷宫点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 GameHive 2025-02-11 13:47:28 积分:1 gobang 2025-02-11 13:46:56 积分:1 ...
标签: Q-Learning 强化学习 高速下载 资源简介 代码用vs2008 c# 实现状态维数5维,动作维数5维,可以使用网络调试助手连接调试,具体内容见代码 代码片段和文件信息 属性 大小 日期 时间 名称--- --- --- --- --- 文件13824 2009-12-18 16:08 RL\RL\bin\Debug\RL.exe 文件40448 2009-12-18 16:08...