在继续解释和实现Q-learnng算法之前,我们需要注意的是,RL算法分为两大类:Model-Based算法和Model_Free算法。 其中,Model-Based的目的是通过与环境的互动来学习环境模型,这样agent就能够在采取行动之前预测给定行动的回报(通过建立环境模型,它可以预见每次行动之后会发生什么),从而进行行动规划。另一方面,Model-Free算法...
1. 引言 最近在大型语言模型（LLMs）方面的进展代表了人工智能的重大飞跃。前沿模型如ChatGPT（John Sch...
相反,它通过试错直接估计最优策略,使用从环境中获得的奖励来指导决策。这使得model-free算法更适用于具有复杂动态的难以准确建模的环境。 03Q-Learning 3.1 Q-Learning是什么? Q-Learning是一种model-free、基于值(value)的、off-policy算法,用于在给定环境中找到智能体的最优策略。该算法根据智能体的当前状态确定最...
Value function 价值函数: 判断每一次状态(State)或行为(Action)的好坏,类似于评估采取某种行动之后的预期奖励。 Model 模型: Model 用于 Agent 感知环境(Environment)的变化。 对于上面的 3 个组件,Agent 并不需要每一次都全部具备,它可以存在一个或多个。而正是依据这 3 个组件,我们得到了强化学习算法分类表格中...
Q-Learning是强化学习中的一种重要算法,它属于无模型(model-free)学习方法,能够使智能体在未知环境中学习最优策略,无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中,智能体(如机器人)能够在动态变化的环境中,自主地探索并找到从起点到终点的最安全路径,同时避开障碍物。
强化学习中有名的算法,Q-learning。由第一章可知,Q-learning的分类是model-free,基于价值,单步更新,离线学习。 2.1 什么是Q-Learning 2.1.1 行为准则 我们做事情都会有一个自己的行为准则, 比如小时候爸妈常说”不写完作业就不准看电视”。所以我们在 写作业的这种状态下,好的行为就是继续写作业, 直到写完它,...
Q-Learning算法属于model-free型,这意味着它不会对MDP动态知识进行建模,而是直接估计每个状态下每个动作的Q值。然后,通过在每个状态下选择具有最高Q值的动作,来绘制相应的策略。 如果智能体不断地访问所有状态动作对,则Q-Learning算法会收敛到最优Q函数[1]。
严格来说,Q-Learning是一种Model-Free算法,因为它的学习包括采取行动、获得奖励以及从采取这些行动的结果中来不断改进学习。 4. Q-learning Q-learning算法使用包含状态-动作二元组构成的Q表(2D矩阵),使得矩阵中的每个值Q(S,a)对应于在状态a下采取行动S的Q值的估计值(Q值将在后面介绍)。当agent与环境Env交互时...
class q_learning_model_maze: def __init__(self, actions, learning_rate=0.01, reward_decay=0.9, e_greedy=0.99): self.actions = actions self.learning_rate = learning_rate self.reward_decay = reward_decay self.e_greedy = e_greedy
model T(s,a,s’)//模型(当前状态,行为,下一状态) action A(上,下,左,右);//行为(行动) reward R(s), R(s, a), R(s, a, s');//反馈,进入某个状态下的奖励机制 find best policy Π(s) => a;//寻找当前状态下,下一步的行为 ...