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任务环境。Q-learning在各种应用领域中都有显著表现,...
如果你对编辑环境感兴趣, 可以去看看如何使用 python 自带的简单 GUI 模块tkinter来编写虚拟环境(莫烦老师也有相应的教程) 代码部分(我记得我之前看过一下,不是很复杂,但是没仔细尝试,之后看情况学习) """ Reinforcement learning maze example. Red rectangle: explorer. Black rectangles: hells [reward = -1]. ...
定义状态动作值函数(state-action value function)Qπ(s,a), 表示agent在当前状态s下强制采取动作a接下来采取策略π与environment持续交互所得累计奖励之期望, 则, Qπ(st,at)=rt+Qπ(st+1,π(st+1))=rt+Vπ(st+1) 定义最优π∗, 使状态值函数Vπ最大化, 即, π∗=argmaxπVπ(s)=ar...
Q-learning: 我使用的第一个算法是Q-learning。Q-Learning是强化学习中,一种off-policy的学习算法,也是比较简单的一种Temporal Difference (TD) Learning。它会生成一个有关所有action和state的表格,被称作 Q-Table。该表格每一行都代表着一个state,每一列都代表着一个action。而它们所对应的每个单元格内的值就代...
在人工智能的广阔领域中,强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一个备受瞩目的分支。它通过让智能体(Agent)在环境中进行试错学习,以最大化累积奖励为目标。本文将带您深入探索强化学习算法的魅力与奥秘,并通过一些代码示例来展示其工作原理和应用场景。
[3] 【莫烦Python】强化学习 Re... 1284播放 05:06 [4] 什么是 Q Learning (R... 1571播放 06:10 [5] 2.1 简单例子 1520播放 15:24 [6] 2.2 Q Learning 算法... 894播放 待播放 [7] 2.3 Q Learning 思维... 1068播放 09:29 [8] 什么是 Sarsa (Reinfo... ...
强化学习Q-Learning算法 实验目的 了解强化学习的基本概念 学习强化学习经典算法——Q-Learing算法 通过Q-Learing算法解决问题 实验内容 2.1 强化学习 强化学习(Reinforcement learning, RL)是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。 核心思想:智能体agent在环境environment中学习,根据...
本文提出了基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价DR算法，并复现了论文《A Dynamic pricing demand response algorithm for smart grid: Reinforcement learning approach》。1. 研究背景 电力市场是一个动态变化的市场，服务提供商需要根据市场需求和客户需求制定不同的定价策略。传统的定价策略不仅操作繁琐，...
从今天开始逐步介绍常用强化学习算法,从最简单的Q-learning算法开始。简单并不代表不常用,有的简单会是经典,Q-learning算法就是这样的例子。 1 迷宫游戏 假设我们有一个迷宫地图,其中包含多个状态(格子),每个格子可以采取上、下、左、右四个动作进行移动。目标是从起始位置找到迷宫的出口,即到达终点位置。
Python代码: import numpy as np GAMMA = 0.8 Q = np.zeros((6,6)) R=np.asarray([[-1,-1,-1,-1,0,-1], [-1,-1,-1,0,-1,100], [-1,-1,-1,0,-1,-1], [-1,0, 0, -1,0,-1], [0,-1,-1,0,-1,100],