不适用于连续动作和状态空间: 对于连续动作和状态空间的问题效果较差。 容易受到噪声影响: 可能受到噪声影响而不够稳定。 第三部分:DQN(Deep Q Network) 3.1 DQN简介 DQN是一种基于深度神经网络的强化学习算法,能够处理连续动作和连续状态空间。 3.2 DQN的优缺点 3.2.1 优点: 适用于连续动作和状态空间: 能够处理...
在离散动作和状态空间中,Q-learning算法能够获得较好的学习效果。其通过不断更新状态-动作值函数(Q值函数),使得智能体能够根据当前状态选择最优的动作。 3️⃣不依赖先验模型: Q-learning算法是一种无模型方法,不需要对环境进行先验建模。智能体可以通过与环境的交互来学习到最优策略,这种特性使得Q-learning在对环...
这种表格在Q-Learning中被称为Q表,表中的S和a需要事先确定,表格主体的数据——q在初始化的时候被随机设置,在后续通过训练得到矫正。 2.1 基础概念 Q-Learning的训练过程是Q表的Q值逐渐调整的过程,其核心是根据已经知道的Q值,当前选择的行动a作用于环境获得的回报R和下一轮$S_{t+1}$对应可以获得的最大利益Q...
首先从结论上，还是刚才的例子，我们在q-learning训练熟练后，第一个人肯定会直接爬过去。但是在初始的训...
其学习过程是通过不断迭代更新Q值函数，考虑了后续可能的行动和奖励。在应用上，如在4x4冰湖迷宫中，智能体学习最优路径，避免危险。SARSA通过每次行动后立即根据新状态调整策略，适应环境变化。相比于Q-learning，SARSA更注重即时奖励，适用于在线学习且奖励重要性较大的情况。Q-learning是另一值函数近似...
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1.3 优缺点 SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络...
1.3 优缺点 SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络...
1.3 优缺点 SARSA 算法经常与Q-learning 算法作比较,以便探索出两种算法分别适用的情况。它们互有利弊。 与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络...