复制 # 程序入口if__name__=='__main__':q_table,step_counter_times=q_learning()# 运行Q-learning算法print("Q table\n{}\n".format(q_table))# 打印最终的Q表print('end')# 打印训练结束信息 # 绘制每回合步数的图表 plt.plot(step_counter_times,'g-')# 以绿色线条绘制步数 plt.ylabel("ste...
1. Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率$\epsilon$, 求解最优的动作价值函数$q_{*}$和最优策略$\pi_{*}$。 这一类强化学习的问题...
Q-Learning是我们用来训练Q函数(Q-function)的算法,Q函数是一个动作值函数,它决定了处于特定状态并在该状态下采取特定动作的值。 The Q comes from “the Quality” (the value) of that action at that state. 在内部,我们的 Q-function 是编码为一个 Q-table,Q-table中的每个单元格对应一个状态-动作对...
在算法的第 2 步,Agent 利用ε-贪婪策略从当前状态 (S1) 选择一个动作 (a1)。这个动作被传递给环境执行,Agent 随后会收到一个Reward (R1) 和下一个状态 (S2) 的反馈。 接下来,在第四步,算法需要使用来自下一个状态的Q值来更新当前状态和选定动作的Q值 (Q1)。 这里展示了Q-Learning算法的一个特别之处。
Q-Learning算法通过迭代更新Q值来逼近最优Q函数。算法流程包括初始化Q表、选择动作、执行动作、更新Q值等步骤。 1.3 Q-Learning算法流程 初始化Q表:创建一个Q表,通常初始化为零或其他小的随机值。 选择动作:在每个时间步骤中,智能体根据当前状态和Q表选择一个动作。这通常涉及到探索和利用的权衡,以确保在学习过程...
具体来说,Q-learning算法的流程可以分为以下步骤: 初始化Q值函数为随机值 与环境交互,在每个时间步tt,选择当前状态st中一个可用的动作at,执行这个动作,观察到下一个状态st+1和一个奖励rt+1。 使用Bellman方程来更新当前状态的动作值:Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γmaxa′∈AQ(s′,a′)...
Q-Learning的更新Q值得算法流程为: 在上述算法中我们可以看出选择动作的时候使用的是ε-greedy策略,在更新Q值的公式中我们使用的是maxQ值,所以它是off-policy的,在上述过程中我们引入了如下两个概念: Q现实:采取该动作获得的立即回报以及和下一个状态动作的Q值的加权和(Agent的经历中实际采取该动作后得到的Q值) Q...
一. Qlearning算法流程 我们现在重新整理下,Qleanring的更新流程。 我们将会在任意的state出发开始智能体探索过程. 知乎原文手把手教你实现Qlearning算法[实战篇](附代码及代码分析) 我们将会用noisy-greedy的策略选定动作A 在完成动作后,我们将会进入新状态St+1; 检查St+1中所有动作,看看哪个动作的Q值最大; ...