总体来说，Q-learning是一个非常勇敢的策略，在有限动作和有限状态情况下，它能够收敛找到全局最优策略。
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)]...
确定性环境下Q-learning的收敛性分析 本节我们将介绍确定性环境中的Q-learning算法的收敛性。首先,我们给出其定义 对于一个在确定性有限MDP中执行Q-learning算法的智能体,如果它的奖励是有界的,它将其Q表初始化为有限值,采用Algorithm 1中的Q值更新公式更新Q值,它的每一对状态动作对(s,a)都将被访问无穷多次且...
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...
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,可以采用以下策略: 1. 优化学习速率的选择:学习速率的选择对于算法的收敛性能至关重要。可以通...
d.e interpolation的证明，更新行为导致离散点最终收敛于o.d.e的解，利用了o.d.e的收敛性。
- 收敛性：在满足一定条件下（如奖励是有限范围的，策略是探索性的），Q学习能够收敛到最优策略。五、应用场景 Q学习算法已在多个商业领域找到了应用。1. 供应链管理：可以帮助优化库存管理、需求预测和物流规划，通过与环境的交互来调整策略，从而减少成本并提高效率。2. 金融市场分析：在金融市场中，可以用于交易...
本文将对Watkins Q-learning算法的收敛性进行详细阐述。 首先,我们定义一些符号。假设MDP包含有限个状态S和有限个动作A,并且具有固定的奖励函数R。我们使用Q值函数来衡量每个状态动作对的价值,即Q(s, a)表示在状态s下执行动作a所获得的累积奖励。算法的目标是找到一个最优的Q值函数,使得对于任意状态s,选择具有最大...
2.3 Q-learning收敛性与稳定性 332023-06 3 3 深度Q-learning网络(DQN) 212023-06 4 3.1 神经网络在Q-learning中的应用 242023-06 5 3.2 经验回放与目标网络 502023-06 6 3.3 DQN算法实现与应用案例 182023-06 7 4 策略梯度方法基本原理 332023-06 8 4.1 策略梯度算法概述 472023-06 9 4.2 策略表示与评...
Q-Learning的收敛性分析 为简明起见,笔者在此仅做原理上的证明,更加严格的证明可见参考资料[2] P189-193. 根据Q-Learning的更新公式(此处“=”表达赋值含义): 第一次迭代: 第二次迭代: ... 第n次迭代: 由于: ,当n足够大时,有 ,则: 仍然是最原始的贝尔曼方程的形式,说明该算法是收敛的。 下面说明...