假设我们采用了向上,这个时候再去查攻略Q,如下图: 可以看到,向右的奖励最大,所以向右走,然后达到目标,路径如下: 可以看到,其实实现Q-Learning是比较简单的,主要是要理解Q的含义以及如何通过贝尔曼最优方程进行迭代。
对于一个在确定性有限MDP中执行Q-learning算法的智能体,如果它的奖励是有界的,它将其Q表初始化为有限值,采用Algorithm 1中的Q值更新公式更新Q值,它的每一对状态动作对(s,a)都将被访问无穷多次且它的折扣因子\gamma\in [0,1)。那么随着不断迭代更新,其Q表最终会收敛到Q^*。 下面我们将证明对于,任意的状态...
在确定性环境中，Q-learning算法能够收敛到最优策略的Q表。证明了在有限MDP下，存在最优的确定性策略，Q-learning算法将最终收敛到这个最优策略。算法通过迭代更新Q表中的值，确保其逐步接近真实值。对于非确定性环境，Q-learning算法的收敛性分析相对复杂。然而，在理论研究中，已证明在适当条件下，Q-l...
假如我们在第一时刻采取了写作业这个动作,那么我们的效益Q是1;接下来我们不会去立马进行第二个动作,而是想象在接下来采取的哪一个动作的效益Q更大,比如说我们在第二步继续采取写作业这个动作,那么效益Q是1 + 1 > 1 - 2。 所以我们把最大的值乘以一个衰减值γ,比如0.9,并且加上到达第二步时获得的奖励R: ...
44:13 控制理论基础2024 - 第35-36课时【非线性模型预测控制Nonlinear MPC】下 - PMP, 庞特里亚金最小值原理,LQR,SQP 44:55 2024控制理论基础 - 第37-38课时-强化学习入门-值迭代:HJB方程,bellman方程,动态规划,Q_learning,TD error, 庞特里亚金 01:28:46 2024...
2024控制理论基础 - 第37-38课时-强化学习入门-值迭代:HJB方程,bellman方程,动态规划,Q_learning,TD error, 庞特里亚金 01:28:46 2024控制理论基础 - 第39-40课时【强化学习入门-策略迭代】-DDPG,HJB方程,Q-learning,混动能量管理应用,控制器调参应用, 01:29:50 分享你的职场年终秘诀,夸克AI邀请你瓜分万...
摘要Q_Iearning强化学习算法改进及其应用研究摘要由于强化学习不需要教师信号,能在与环境的交互过程中不断地完善自己的认知技能,因此对于求解复杂的控制与决策问题具有更广泛的应用前景。课题选用强化学习算法中经典的Q.Learning算法,并结合不同的控制对象为实验模型,在已有强化学习算法的基础上加以改进,将Q-learning算法...
a4) 针对固定周期模式下的,基于Q学习理论对多个路口进行相位差优化研究,建立了延误最小为优化目标的离线Q学习模型。以集成VISSIM-Excel VBA-Matlab的仿真平台为技术平台,采用VBA及Matlab编程实现算例,然后将最优解在线应用到VISSIM实时交通控制中,并与MAXBAND方法进行对比。 4) In view of the fixed cyclical pattern...
a基于Q学习理论,研究Q学习算法的理论基础以及主要思想,阐述Q学习的构成和特点,对Q学习算法步骤、期望回报函数、Q值函数、动作选择机制、Q值更新函数等进行了详细的分析,探讨Q学习算法的详细内容。 Based on the Q study theory, studies the Q study algorithm the rationale as well as the main thought, elaborate...
a4) 针对固定周期模式下的,基于Q学习理论对多个路口进行相位差优化研究,建立了延误最小为优化目标的离线Q学习模型。以集成VISSIM-Excel VBA-Matlab的仿真平台为技术平台,采用VBA及Matlab编程实现算例,然后将最优解在线应用到VISSIM实时交通控制中,并与MAXBAND方法进行对比。 4) In view of the fixed cyclical pattern...