易于实现:Q-Learning 算法相对简单,易于实现。 缺点: 状态空间大时不适用:当状态空间或动作空间很大时,Q-Learning 算法的收敛速度会变慢,甚至无法收敛。 表格表示法:Q-Learning 使用表格表示法来存储动作价值函数,这在大规模问题中可能导致内存需求过大。 4. 游戏 FrozenLake-v1(gymnasium)是一个基于 OpenAI ...
Qlearning本质上是TD(0)算法,采用网格方式更新Qtable。 示例代码采noisy-greedy的方法。 但我们也看到Qlearning算法也有很大的局限性,我们看到,无论现实世界还是游戏世界,很多时候状态都是连续的,像表格这种方式,只能解决状态有限且离散的任务。 DQN算法应运而生!用深度网络,解决了连续状态的问题。 最后留给大家一个...
Q-learning: 直接估计最优Q[row, col](离线策略) 在线策略:行为策略和目标策略是同一个策略 离线策略:---不是同一个策略"""target= reward + Q[next_row, next_col].max() * 0.95value=Q[row, col, action]#时序查分计算td_errortd_error = 0.1 * (target -value)#返回误差值returntd_errordeftra...
Qlearning算法得到的最短路线: [1, 5, 10, 6, 7, 3, 13, 15, 9, 4, 14, 12, 2, 11, 16, 8, 17, 1] 四、完整Python代码
1 Q-Learning算法实现 首先,需要知道Q表和其更新公式 Q表,定义了状态(state)和行为(action) Q表更新,Q(s1,a2)=Q(s1,a2)+lrdiff,diff(差距)=现实-估计=R+rmaxQ(s2)-Q(s1,a2) 然后,算法工作流程是: 按照Q表或随机选择当前状态下的行为 然后经过这个行为后,获取环境的反馈(下一个状态和收益reward) ...
Q-learning是一种无模型的强化学习方法,它使用Q函数(也称为动作-价值函数)来估计在给定状态下执行某个动作的未来预期回报。下面是Q-learning算法的伪代码,按照你的要求进行了分点阐述: 1. 初始化步骤 初始化Q值表 Q(s,a)Q(s, a)Q(s,a) 为0,其中 sss 代表状态,aaa 代表动作。 设置学习率 α\alphaα...
网上很多教程都没有很纯粹的展示这个Q-learning不是无痛的那种。 知识配合可视化是可以很快入门和上手的。 算法一览(训练代码分析部分) 输入:R表(R_table_train),学习率(alpha),折扣因子(gamma),探索率(epsilon) 输出:训练好的 Q 表 1. 初始化 Q 表为零 ...
强化学习5——SARSA 和Q-Learning 算法代码实现 上篇⽂章 我们介绍了时序差分TD 算法解决强化学习的评估和控制问题，TD 对⽐MC 有很多优势，⽐如TD 有更低⽅差，可以学习不完整的序列。所以我们可以在策略控制循环中使⽤TD 来代替MC 。优于TD 算法的诸多优点，因此现在主流的强化学习求解⽅法都是基于TD...
算法 人工智能 系列教程 代码 Python 强化学习 必剪创作 【强化学习-DQN】Q-learning与DQN实战!三连关注送源码+强化学习pdf(比畅销书好理解多了,我自己用它学的强化学习)! 魔导的晨曦 13:38 [理论]多智能体强化学习-从Qlearning到minmaxQ 无言-无缘 ...