q_table.loc[S[0] * col + S[1], A] = (1 - ALPHA) * q_predict + ALPHA * q_target S = S_ # move to next state 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3. 参考文章 强化学习入门:基本思想和经典算法 Q-learning 的具体过程 【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】...
Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法,它使用动作价值函数 Q(s, a) 来估计在给定状态 s 下采取动作 a 的期望回报。Q-Learning 使用贪婪策略进行更新,即在更新过程中总是选择最大的 Q 值。 1. 基本原理 Q-Learning 的核心思想是利用 Bellman 最优方程来更新动作价值函数 Q(s, a)。Bellman 最优方程描述...
Q-Learning算法是一种无模型的强化学习技术,用于学习代理在环境中采取动作的最佳策略。在Q-Learning中,我们通常使用两个主要的矩阵来表示和更新信息:奖励矩阵(R)和Q值矩阵(Q)。 奖励矩阵(R) 奖励矩阵是一个表格,其中每一行代表一个状态(State),每一列代表一个动作(Action)。矩阵中的每个元素Rs,aRs,a表示在特定...
下面我们开始实现自己的Q-Learning import networkx as nximport numpy as npdef q_learning_shortest_path(G, start_node, end_node, learning_rate=0.8, discount_factor=0.95, epsilon=0.2, num_episodes=1000): """ Calculates the shortest path in a graph G using Q-learning algorithm. ...
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于动作-奖励机制的问题。以下是一个简单的 Python 实现 Q-learning 算法的示例,以解决一个简单的迷宫问题。 import numpy as np # 创建迷宫示例,用数字表示迷宫状态 # 0表示可通行的空格,1表示障碍物,9表示目标点 ...
我使用的第一个算法是Q-learning。Q-Learning是强化学习中,一种off-policy的学习算法,也是比较简单的一种Temporal Difference (TD) Learning。它会生成一个有关所有action和state的表格,被称作 Q-Table。该表格每一行都代表着一个state,每一列都代表着一个action。而它们所对应的每个单元格内的值就代表着,如果在...
在我们的项目中,我们要实现基于 Q-Learning 的强化学习算法。Q-Learning 是一个值迭代(Value Iteration)算法。与策略迭代(Policy Iteration)算法不同,值迭代算法会计算每个”状态“或是”状态-动作“的值(Value)或是效用(Utility),然后在执行动作的时候,会设法最大化这个值。因此,对每个状态值的准确估计,是我们值...
强化学习经典算法Q-Learning原理及代码实现 科技 计算机技术 人工智能 算法 代码 系列教程 Python 强化学习 必剪创作 十分钟强化学习系列第七讲:从Q表到神经网络 肖老师的退休生活 QLearning算法原理加代码实现 LDJ20 1.2万11 基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)的移动无人车自动路径规划MATLAB ...
表格型方法存储的状态数量有限,当面对围棋或机器人控制这类有数不清的状态的环境时,表格型方法在存储和查找效率上都受局限,DQN的提出解决了这一局限,使用神经网络来近似替代Q表格。 本质上DQN还是一个Q-learning算法,更新方式一致。为了更好的探索环境,同样的也采用ε-greedy方法训练。 在Q-learning的基础上,DQN提出...