Q-Learning算法有一些缺点,比如状态和动作都假设是离散且有限的,对于复杂的情况处理起来会很麻烦;智能体的决策只依赖当前环境的状态,所以如果状态之间存在时序关联那么学习的效果就不佳。
考虑了当前策略: 考虑了在当前策略下的动作选择。 2.2.2 缺点: 不适用于连续动作和状态空间: 对于连续动作和状态空间的问题效果较差。 容易受到噪声影响: 可能受到噪声影响而不够稳定。 第三部分:DQN(Deep Q Network) 3.1 DQN简介 DQN是一种基于深度神经网络的强化学习算法,能够处理连续动作和连续状态空间。 3.2 ...
Q-learning算法在处理高维状态空间时会遇到维度灾难问题。当状态空间非常大时,需要维护一个巨大的Q值表格,可能导致学习效率下降、内存消耗过大。 2️⃣对环境变化敏感: Q-learning算法在面临环境变化时可能表现出较差的适应性能。它只能通过与环境的交互进行学习,没有机制主动地追踪环境的变化并进行快速的适应。 3...
优缺点： 优点：无需知道环境模型，适用于离线和在线学习；在处理静态环境时表现良好。 缺点：在处理时序关联状态时可能效果不佳；在探索和利用之间需要权衡，以避免陷入局部最优解。总结： SARSA和Qlearning都是强化学习中常用的算法，它们通过不同的方式更新Q值函数来学习最佳策略。 SARSA更注重即时奖励和...
（2）Q-learning存在过高估计的问题。因为Q-learning在更新Q函数的时候使用的是下一时刻最优值对应的...
缺点：action space要是离散的且维数不能太高，得到的策略是确定性的， 用非线性的近似比如神经网络的...
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。
与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,...
与SARSA相比,Q-learning具有以下优点和缺点: Q-learning直接学习最优策略,而SARSA在探索时学会了近乎最优的策略。 Q-learning具有比SARSA更高的每样本方差,并且可能因此产生收敛问题。当通过Q-learning训练神经网络时,这会成为一个问题。 SARSA在接近收敛时,允许对探索性的行动进行可能的惩罚,而Q-learning会直接忽略,...