qlearn = Qlearning(alpha=0.5, gamma=0.01, epsilon=0.5, final_epsilon=0.05,chos=chos,node_num=node_num) # 训练Q表、打印路线 iter_num=1000#训练次数 Curve,BestRoute,Qtable,Map=qlearn.Train_Qtable(iter_num=iter_num) #Curve 训练曲线 #BestRoute 最优路径 #Qtable Qlearning求解得到的在最优...
importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=36#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象,初始化节点坐标,计算每两点距离qlearn = Qlearning(alpha=0.5, gamma=0.01, epsilon=0.5, final_epsilon=0.05,chos=chos,node...
这种表格在Q-Learning中被称为Q表,表中的S和a需要事先确定,表格主体的数据——q在初始化的时候被随机设置,在后续通过训练得到矫正。 2.1 基础概念 Q-Learning的训练过程是Q表的Q值逐渐调整的过程,其核心是根据已经知道的Q值,当前选择的行动a作用于环境获得的回报R和下一轮$S_{t+1}$对应可以获得的最大利益Q...
【Q-Learning算法+神经网络】1小时搞懂深度强化学习DQN算法原理及训练!轻松进行DQN算法改进及应用技巧!共计16条视频,包括:1 算法原理通俗解读、2 目标函数与公式解析、3 Qlearning算法实例解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
上面的内容都是这个实例的初始条件以及需要做的一些简要工作。接下来就是要将Q-learning算法应用于这个实例,我们将一步一步迭代几个episode。 2 算法应用 先令学习参数γ=0.8,初始state为1号房间,如何将Q初始化为一个零矩阵。 初始化Q为一个零矩阵 注意到矩阵R的第二行(state1),它有两个非负值,也就是说,状...
应用研究 1.游戏AI 游戏AI是强化学习的一个常见应用领域,Q-learning算法在这个领域有着不可替代的优势。例如,在象棋、扑克等游戏中,Q-learning算法可以通过不断学习对手的策略和行为模式,发掘对手的弱点并制胜。 2.机器人控制 机器人控制是强化学习的另一个重要应用领域,Q-learning算法可以用于机器人的自适应行为控...
改进Q-learning算法在路径规划中的应用摘要:Q-learning算法是环境未知条件下的有效强化学习算法,该算法在路径规划中被广泛应用。针对Q-learning算法在离散状态下存在运行效率低、学习速度慢等问题,提出一种改进的Q-learning算法,在栅格环境下进行仿真实验,并成功地应用在多障碍物环境下移动机器人路径规划,结果证明了算法...
Q-learning是另一值函数近似算法，由Watkins在1989年提出，结合了蒙特卡洛和时差分法。它假设状态和动作是有限的，通过Q表记录每种状态和动作的价值。智能体根据当前状态选择Q值最大的动作。Q-learning适用于模拟环境或迭代快速的场景，但可能在处理时序关联状态时效果不佳。
Q-learning算法的应用研究
有许多问题值得研究。本课题选用强化学习算法中经典的Q learning算法,对原有算法进 行改进,提出自己的模型和见解,引入启发式奖赏函数,将改进算法应用与路径规划,并 通过实验仿真验证了算法的有效性。 一、文章介绍了强化学习的发展历史,并对国内外的研究现状做以介绍,指出强化学 ...