q-learning收敛条件 Q-learning 是一种基于价值迭代的强化学习算法,其收敛条件通常指的是在学习过程中,Q值函数逐渐收敛到最优的状态动作值函数。Q-learning 的收敛条件通常包括以下几个方面: 1. 贝尔曼最优方程收敛,Q-learning 算法的收敛条件之一是当迭代更新后的 Q 值函数逐渐收敛到满足贝尔曼最优方程的最优 Q ...
q-learning收敛条件 在Q-learning中,收敛通常被定义为当Q值更新的过程达到一个稳定的状态,即Q值不再发生显著变化。有几种方法可以判断Q-learning是否收敛: 1.阈值判断:设置一个阈值,当Q值的变化低于这个阈值时,认为算法已经收敛。这需要在每次更新Q值时检查累积的最大变化。 2.迭代次数判断:设置一个最大迭代次数,...
然后采取行动action(n)，env给agent奖励reward(n+1)，同时agent的状态变成 state(n+1)...
Q-learning 算法的收敛条件包括以下几个方面: 1.状态空间可遍历:在每个状态下,agent 可以采取不同的动作,最终会返回到某个已访问过的状态。状态空间的可遍历性是 Q-learning 收敛的必要条件。 2.奖励函数可积:在每个状态下,agent 可以获得的奖励是可积的。这意味着 Q 值函数的更新可以收敛到某个值。 3.折扣...
如果环境不满足马尔科夫性质,即状态之间存在依赖关系,那么q-learning算法可能无法收敛。 在满足上述条件的情况下,q-learning算法可以收敛到最优策略。然而,在实际应用中,由于状态空间和动作空间的复杂性,以及学习速率、探索参数的选择等因素的影响,q-learning算法可能无法收敛或者收敛速度很慢。 为了提高收敛性能,可以采用...
Q-learning收敛性证明 mzzk 16 人赞同了该文章 (看到没人写我来写一下具体证明过程) Q-learning的证明要从随机逼近的理论上说起: 随机逼近理论 L 是关于 θ 的算子, θ 在t+1 次更新的第 i 个分量满足下式,其它分量不更新。 θt+1(i)←(1−αt(i))θt(i)+αt(i)[(Lθ)(i)+ηt(i)]...
好在从结果看,Double Q-learning确实加快了值的收敛。蓝线策略非常矮,也就是说Double Q-table很快就意识到左转的期望收益是负值了,而红线对左转经过了漫长的探索。 示例实现中没有探索策略,因此“Q(A,left)”一旦小于0,Q值将不再改变;由于初始状态不受影响,只对状态B建立了double Q-table: ...
三、Q学习算法步骤 5. 重复：重复步骤 2-4，直到满足终止条件，如达到最大迭代次数或 Q 值收敛。四、特点 - 无需模型：Q学习不需要环境的动态模型（即转移概率和奖励分布），它通过与环境的交互来学习。- 离线学习：Q学习可以离线进行，即在没有实时环境反馈的情况下，使用已经收集的数据来更新 Q 值。- 收敛...
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于环境反馈的决策问题。它通过学习价值函数来指导智能体在不同状态下采取行动,以最大化累积奖励。 测试集计数对Q-learning的收敛有一定影响。在Q...
的算法。这个迭代的算法会对应一个随机过程。随机逼近算法会产生一个随机过程。这个随机过程收敛一般需要...