Q-Learning 算法具有收敛性,即在所有状态-动作对的 Q 值都经过足够多的更新后,Q-Learning 会收敛到最优的 Q 值 Q^*(s, a) 。这一收敛性基于以下条件: 充分探索:每个状态-动作对都被充分探索。 学习率衰减:学习率 \alpha 随着时间逐渐减小,确保 Q 值能够稳定下来。 [Python] Q-learning实现 下面代码实现...
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)]...
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...
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...
Q-learning离散形式的收敛性证明有非常强的参考价值。对于一般的提出新的值函数更新方式的算法的收敛性，...
Q-Learning算法的收敛性是其理论基础的重要组成部分。在一定条件下,Q-Learning能够收敛到最优策略。这些条件包括: 4.2 探索与利用平衡 Q-Learning中的探索与利用平衡是通过ε-greedy策略实现的。这种策略允许智能体在探索新动作和利用已知最佳动作之间进行权衡: ...
- 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...
Q-learning：Q-learning更倾向于学习最优策略，但由于其更新策略不考虑实际执行的下一个动作，可能在一些情况下收敛更快，但也更容易受到噪声的影响。探索策略:Sarsa：由于Sarsa考虑了在新状态下执行的下一个动作，它在学习过程中倾向于跟随当前策略进行探索，可能更适合于需要较多探索的任务。Q-learning：Q-learning在...
1️⃣ 加速收敛与提升稳定性:针对Q-learning在训练中可能遇到的采样偏差和探索-利用间隙,我们可以通过引入新的学习率调整策略、自适应的探索策略,甚至结合深度学习来显著提升Q-learning的收敛速度和稳定性。 2️⃣ 深度学习与Q-learning的融合:将深度神经网络与Q-learning相结合,可以避免维度灾难,提升模型的表示...