Q-learning算法是一种无模型(model-free)学习方法,它无需提前获取完备的模型,主要是无法获取状态转移概率、奖励函数模型等,这更加符合现实应用,那么智能体不断与环境交互一定先验信息后再去探索学习 4. 后记 强化学习涉及超多概念名词,它们很相似容易混淆,例如动作价值函数/策略价值函数、蒙特卡洛/动态规划、策略评估、...
通过不断地执行更新规则,Q-learning算法能够逐步学习到最优的Q值,并根据Q值选择最佳的动作来达到最优策略。 3 Q-learning算法 下面是完整的Q-learning算法: Step1:初始化Q表:对于每个状态-动作对(s, a),将Q(s, a)初始化为一个随机值或者初始值。 Step2:迭代更新Q值: Step2.1 选择一个初始状态s。 Step2.2...
算法是随机选择其中之一。假设我们随机选到后者,看看算法如何更新Q-table: 根据前面介绍的公式Q(state, action) = R(state, action) + Gamma * Max[Q(next possible state1, action1), Q(next possible state2, action2), Q(next possible state3, action3), ... ],如果agent从房间1进入房间5,那么Q(...
Q(state, action) = R(state, action) + Gamma * Max[Q(next possible state1, action1), Q(next possible state2, action2), Q(next possible state3, action3), ...] 其中Q(state, action)是Q-table中对应state和action的那个单元值,其更新的方法就是把它对应的R矩阵中的值 + 所有可能的下一个...
Q-learning算法的核心思想是基于一个最优动作价值函数，目标是找到能实现最大累积奖励的策略。它通过不断调整这个函数，使其接近时间差分（TD）目标，后者结合了当前观测和对下一步状态的预测，更具有可靠性。有两种主要的学习方法：Q-Table和神经网络（如DQN）。Q-Table通过构建Q表格，通过公式[公式]...
然后创建Q-learning算法类(或者称这个类为一个Agent): class QLearning: #Agent def __init__(self, actions, q_table=None, learning_rate=0.01, discount_factor=0.9, e_greedy=0.1): self.actions = actions # action 列表 self.lr = learning_rate # 学习速率 ...
第一讲:ROS中的OpenAI与Q-Learning算法介绍 TIME 6月20日,周四上午,10:00-11:00 VENUE 香港中文大学(深圳)志仁楼520 SPEAKER Dr.Kevin XUE ABSTRACT 强化学习(Reinforcement Learning)让智能体在环境里学习,“无需”训练数据,就可以让机器人具备超乎...
介绍Q-Learning和两种常见的强化学习算法原理 简介:介绍Q-Learning和两种常见的强化学习算法原理
所属专辑:强化学习揭秘:Q-learning与策略梯度入门 音频列表 1 5 REINFORCE算法与Actor-Critic方法 36 2023-06 2 5.1 REINFORCE算法介绍 38 2023-06 3 5.2 Actor-Critic方法原理 48 2023-06 4 5.3 实现细节与应用案例 20 2023-06 5 6 逼近方法与优化技巧 ...