强化学习Q-learning算法——Python实现 Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的
Q-learning 的 python 实现 actionagentfunctionstatetable 通过前面的几篇文章可以知道,当我们要用 Q-learning 解决一个问题时,首先需要知道这个问题有多少个 state,每个 state 有多少 action,并且建立一个奖励表格 P,维度是 action * 4,这4列分别标记着采取每个 action 的概率,采取每个 action 下一步会到达的 ...
Q学习(Q-learning)入门小例子及python实现 一、从马尔科夫过程到Q学习 # 有一定基础的读者可以直接看第二部分 Q学习(Q-learning)算法是一种与模型无关的强化学习算法,以马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)为理论基础。 标准的马尔科夫决策过程可以用一个五元组<S,A,P,R,γ> 表示,其中: S是...
14. 教育和模拟：用于开发教育软件，帮助学生通过模拟和交互学习复杂的概念。六、Python应用 在Python中通常会使用如`numpy`进行数值计算，`matplotlib`进行数据可视化，以及`gym`库来创建和使用各种强化学习环境。以下是一个简单的Q学习算法的Python代码示例：```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as...
【Python】强化学习Q-Learning走迷宫 Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,这里用该算法解决走迷宫问题。 算法步骤如下: 1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。
本节会用QL实现一个小例子,利用python实现。 下面的内容, 大家大概看看就行, 有个大概的 RL 概念就行, 知道 RL 的一些关键步骤就行, 这节的算法不用仔细研究。 1 要点 概述 一维世界环境 世界右边有宝藏 探险者拿到宝藏会得到奖励 QL 算法分析
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于环境的决策问题。它通过学习一个Q-table来指导智能体在不同状态下采取最优动作。下面是Q-learning算法的基本步骤: 1. 定义环境:确定问题的状态和动作空间,并创建一个变量来表示环境。 2. 初始化Q-table:创建一个Q-table,其大小与状态和动作空间相匹配,并将所有Q值初始...
Python Q-Learning 三维路径规划 引言 在实际的应用中,路径规划是一个非常重要的问题。在这篇文章中,我将教会你如何使用 Python 实现三维路径规划算法。我将为你介绍整个过程的流程,并提供每一步所需的代码和注释。 流程图 journey title 三维路径规划流程 ...
五、使用Keras & Gym 在Python中实现Deep Q-Learning 一、Q-Learning之路 在正式深度强化学习之前,您应该了解一些概念。别担心,我已经为你安排好了。 我以前写过很多关于强化学习的文章,介绍了多臂抽奖问题、动态编程、蒙特卡罗学习和时间差分等概念。我建议按以下顺序浏览这些指南: ...
在动态车间调度问题中,我们需要根据不同车间的状态和动作来进行调度决策。Q-learning是一种强化学习算法,可以帮助我们通过与环境的交互学习最优的决策策略。本文将介绍如何使用Python实现Q-learning算法来解决动态车间调度问题。 Q-learning算法概述 Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法,它通过不断更新状态-动作(Sta...