Q-Learning 算法通过迭代更新 Q 值,逐步逼近最优动作价值函数。在实际应用中,我们通常会使用一些策略(如ε-greedy)来平衡探索与利用,以便在学习过程中发现最优策略。 2. Q-Learning 算法流程 以下是 Q-Learning 算法的基本步骤: 1. 初始化 Q 值表,通常将所有 Q 值设为 0 或较小的随机数。 2. 对于每个...
model,act_dim=None,gamma=None,lr=None):""" DQN algorithmArgs:model (parl.Model): 定义Q函数的前向网络结构act_dim (int): action空间的维度,即有几个actiongamma (float): reward的衰减因子lr (float): learning rate 学习率."""self.model=modelself.target_model=copy....
q_target = R + GAMMA * q_table.iloc[S_[0] * col + S_[1], :].max() else: q_target = R # next state is terminal is_terminated = True # terminate this episode # 当前位置的动作价值+新位置的状态价值 q_table.loc[S[0] * col + S[1], A] = (1 - ALPHA) * q_predict +...
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...
我们这里使用最常见且通用的Q-Learning来解决这个问题，因为它有动作-状态对矩阵，可以帮助确定最佳的动作。在寻找图中最短路径的情况下，Q-Learning可以通过迭代更新每个状态-动作对的q值来确定两个节点之间的最优路径。上图为q值的演示。下面我们开始实现自己的Q-Learning import networkx as nximport numpy as np...
简介:本文探讨了如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法。强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略,Q-learning则通过更新Q函数估计动作回报。C++凭借高效的内存管理和快速执行,在处理大规模数据和复杂计算时表现出色。文章详细介绍了环境建模、Q表初始化、训练循环及策略提取等关键步骤,并分析了其在游戏开发、机...
QLearning算法原理加代码实现 LDJ20 04:12 DQN 强化学习最简实例 ValKmjolnir 2.0万16 09:38 Pytorch加强学习Qlearning算法介绍 AI大实话 12:47 天地安心 13:20 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 强化学习入门之Q-learning算法 ...
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 ...
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采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最优方程描述了最优策略下的...
强化学习Reinforcement Learning(Q-Learning算法):用VB6从环境搭建,到算法实现:绕过路障,吃掉奖励…, 视频播放量 127、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 1, 视频作者 VeranoT-T, 作者简介 ,相关视频:【强化学习-TD】VB6.0呈现SARSA算法收敛性