根据观察到的回报和下一个状态,智能体使用Q-learning算法更新Q值。 更新公式为:Q(s, a) = Q(s, a) +α* (r +γ* max(Q(s', a')) Q(s, a)) 其中,s是当前状态,a是执行的动作,r是即时回报,s'是下一个状态,α是学习率,γ是折扣因子。 学习率α控制Q值的更新速度,折扣因子γ决定未来回报的重...
Q 算法(Q-learning)是一种强化学习算法,用于解决马尔可夫决策 过程(Markov Decision Process,MDP)中的最优政策。它通过学习一个 值函数,即 Q 值函数,来指导智能体在各个状态和动作之间的选择,从而 达到最优化的策略。 Q 算法的算法流程如下: 1.初始化 Q 值函数:对于每个状态-动作对(s,a),初始化其对应 的 ...