@文心快码BaiduComateq-learning算法伪代码 文心快码BaiduComate Q-learning是一种无模型的强化学习方法,它使用Q函数(也称为动作-价值函数)来估计在给定状态下执行某个动作的未来预期回报。下面是Q-learning算法的伪代码,按照你的要求进行了分点阐述: 1. 初始化步骤 初始化Q值表 Q(s,a)Q(s, a)Q(s,a) 为0...
虽然代理(agent)不断探索环境(envirement)并更新Q表,它将为我们提供越来越好的近似最优策略的值。 Q-Learning 算法详解 伪代码如下: Step 1: 初始化 Q-table Step 2: 使用 epsilon-greedy 策略选择一个动作 epsilon-greedy 策略是一个可以平衡 exploration/exploitation 的策略 其思想是, 初始化 ɛ = 1.0: ...
Q-Learning是一种off-policy TD方法,伪代码如图所示 Q-Learning伪代码 我们首先会初始化一个Q表,用于记录状态-动作对的值,每个episode中的每一步都会根据下列公式更新一次Q表 这里的迷宫问题,每一次episode的结束指的是到达终点状态5。为了简单起见,这里将学习率 设为1,更新公式变为 另外,将衰减系数 设为0.8。Q...
这是Q-Learning伪代码: 下一步 在下一单元中,我们将通过研究基于Q-Learning的深度强化学习算法:深度Q-Learning。 (如果上面这个链接点不开,可以试试直接访问这个地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/615205231。不知道是因为什么奇怪的bug导致点不开)
以上为Q-Learning的伪代码 Q(S,A)可以是一个查找表,也可以是一个神经网络。 其中最重要的公式是: 其中1-alpha是保留多少以前的经验,gamma是对最长期reward进行discount (这个公式有四个好处:1、不需要知道状态之间的transition probaility(model free) 2、不需要等到episode结束后才更新Q值(相比于MCTS) 3、收敛...
是RL算法: 训练Q 函数,这是一个操作-值函数,它包含作为内部存储器的Q 表,其中包含所有状态-操作对值。 给定一个状态和动作,我们的 Q 函数将在其 Q 表中搜索相应的值。 Q-Learning伪代码: step1:初始化Q-Table step2:使用epsilon贪婪策略选择行动 ...
Q-learning算法伪代码: 其中,更新Q值为bellman等式,如下描述: 这篇文章总体来说,非常简单,各种步骤也特别详细,告诉了我们如何计算Q-table的算法过程。但是为什么能迭代到最优,并没有给出一个比较明确的证明过程。主要也是因为采用的EE平衡问题,这个过程采用了greedy episolon的启发式算法,每次直接选取的是最大概率的...
SARSA 在执行policy 后的Q值更新是对于针对于同一个policy的,完成了一次策略迭代(policy iteration),这个特点区分于后面的Q-learning算法,这也是SARSA 被称为 On-policy 的原因。下面是完整算法伪代码。 SARSA 训练分析 SARSA收敛较慢,1000次episode后还无法持久稳定,后面的Q-learning 和 Expected Sarsa 都可以在1000...
最后附上DQN的伪代码 学到这里,其实可以做一个阶段性总结了,强化学习算法的基本框架可以用下图概括 参考文献 [1]Reinforcement Learning: An Introduction - Chapter 9: On-policy Prediction with Approximation [2]Reinforcement Learning: An Introduction - Chapter 10: On-policy Control with Approximation ...