初始化 Q 表:首先,我们初始化 Q 值表格,通常将所有状态-动作对的 Q 值初始化为零或小的随机值。 选择动作:在每个时间步,智能体基于当前的 Q 值选择一个动作。常见的选择策略有: 贪婪策略(Greedy Policy):选择当前 Q 值最大的动作,即选择 \max_a Q(s_t, a) 。 ε-贪婪策略(ε-greedy Policy):以 ...
Q-learning是强化学习中的一种基于价值函数的方法,用于学习最优策略。本文将详细介绍Q-learning的原理、实现方式以及如何在Python中应用。 什么是Q-learning? Q-learning是一种基于值函数的强化学习方法,用于学习在不同状态下采取不同行动的价值。它通过迭代地更新Q-value(行动-状态值函数),使得智能体可以根据当前状态...
初始化一个Q表格,Q表格的行表示状态,列表示动作,Q值表示某个状态下采取某个动作的价值估计。初始时,Q值可以设置为0或随机值。 针对每个时刻,根据当前状态s,选择一个动作a。可以根据当前状态的Q值和某种策略(如贪心策略)来选择动作。 执行选择的动作a,得到下一个状态s'和相应的奖励r$ 基于下一个状态s',更新Q值。
Q-Learning是一种基于价值迭代的强化学习算法。它的思想是,通过学习一个动作价值函数Q来求解最优策略。具体而言,它通过不断更新Q值来逐步逼近最优策略。 Q值是强化学习中的一个重要概念,它表示在状态s下采取动作a的价值。在Q-Learning中,Q值定义为:从状态s开始,采取动作a后所得到的所有奖励的期望值加上从采取动...
在这个单元中,我们将更深入地了解强化学习方法中的一种:基于价值的方法,并介绍我们的第一个强化学习算法:Q-Learning。 具体而言,我们将: 了解基于价值的方法 了解蒙特卡洛方法和时序差分学习之间的差异 学习我们的第一个强化学习算法:Q-Learning 简单回顾强化学习 ...
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(真实行动带来的反馈)和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。
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...
Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法,用于学习最优策略。在路径规划问题中,状态(State)表示机器人所处的位置,动作(Action)表示机器人可以采取的移动方向,奖励(Reward)表示机器人根据采取的动作获得的反馈。Q-learning的目标是学习一个Q值函数,用于评估在给定状态下采取某个动作的预期回报。
Q-Learning 是一种基于值的强化学习算法，它通过估计在给定状态下的动作期望回报来更新动作价值函数 Q(s, a)。该算法使用贪婪策略进行更新，优先选择当前状态下预计能带来最高回报的动作。通过迭代更新 Q 值，Q-Learning 逐步逼近最优动作价值函数，从而实现智能体在复杂环境中的学习与决策。核心思想是...
Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。在Q-learning中,智能体通过学习一个值函数Q(s, a)来评估特定状态下执行特定动作的价值。算法的核心思想是通过不断更新值函数,使其逼近最优值函数,进而产生最优的策略。 值函数Q(s, a)的更新过程基于贝尔曼方程,其表达式为: Q(s, a) = Q(s, a) + α * (...