st1表示移动之后下一个状态。然后我们需要实现对Q的更新,直接对上面的公式(1.7)进行代码实现,核心代码就一行: Q[i, j, a] = (1-alpha) * Q[i, j, a] + alpha*(R + gamma*Q[st1[0], st1[1], :].max()) 整体代码如下: import numpy as np map = np.zeros((3, 3)) # 目标位置 map[0...
移动机器人路径优化:基于强化学习(Q-learning)的移动机器人路径优化(提供MATLAB代码) 一、 Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-lea...
三. QLearning代码实战 In [3] """Q-Table learning algorithm. Non deep learning - TD Learning, Off-Policy, e-Greedy Exploration Q(S, A) <- Q(S, A) + alpha * (R + lambda * Q(newS, newA) - Q(S, A)) See David Silver RL Tutorial Lecture 5 - Q-Learning for more details. ...
q-learning简单例子代码 下面是一个简单的Q-learning算法的代码示例: importnumpyasnp #定义环境 env=nparray([[0,0,0,0,0,0], [0,9,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0]]) num_actions=4#动作空间大小 num_states=envsize #定义Q-table q_table=npzeros((num_states,num_...
Cloud Studio代码运行 """《Q-learning算法实现》 时间:2024.12作者:不去幼儿园"""importnumpyasnp # 导入NumPy库,用于数值计算importpandasaspd # 导入Pandas库,用于数据结构操作importmatplotlib.pyplotasplt # 导入Matplotlib库,用于绘制图形importtime # 导入time库,用于控制程序暂停时间 ...
根据我的理解,我刚开始代码的Q表是每个状态的价值表。动作的变化,引发环境改变,环境改变给出一个奖励, 然后在更新Q表。 大家一定要注意是对Q表存的是每个状态的每个动作的评价值 不过经过翻车,也算是加深了对Qlearning的理解 实际能运行demo #coding:utf8 ...
Cloud Studio代码运行 # 初始化Q-table Q_table=np.zeros((maze.shape[0],maze.shape[1],4)) 然后,我们定义Q-learning算法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 定义Q-learning算法 defq_learning(maze,Q_table,alpha=0.1,gamma=0.9,episodes=100):forepisodeinrange(episodes)...
强化学习 5 —— SARSA and Q-Learning 算法代码实现 强化学习 5 —— SARSA and Q-Learning 上篇文章 强化学习——时序差分 (TD) — SARSA and Q-Learning 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...
总结回顾一下近期学习的RL算法,并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。 1. value-based 基于价值的算法 基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型,agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可;对于正在训练的模型,我们通常将目标值(真实行动带来的...
今天重新发布强化学习第10篇:强化学习Q-learning求解迷宫问题 代码实现 我想对此篇做一些更加详细的解释。 1 创建地图 创建迷宫地图,包括墙网格,走到墙网格就是负奖励。 注意:空白可行走网格奖励值设置为负数,比如-1, 是为减少路径中所经点数;如果设置为大于0的奖励值,路线中会出现冗余点。