Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。一、基本概念 1. 状态（State）：环境的某个特定情况或配置。2. 动作（Action）：在给定状态下可以采取的...
1、算法思想 QLearning是强化学习算法中value-based的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 动作a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取能够获得最大的收益的动...
其中值函数算法是强化学习的重要算法,1992年提出的Q-learning是值函数算法的典型代表,其中用到的值函数概念影响深远,为后来的很多算法奠定了基础。 (一) Q-学习法概述 如果环境的状态和动作空间离散,且数量少,可以选择Q-Learning算法。 Q学习算法不是已知一个策略去优化它,而是新建一个策略,这个策略用表格的形式表...
(2)Q-learning算法 (3)SARSA算法 (4)比较说明 (5)Q-learning算法源码(以路径规划为例) 写在前面: 本篇总结经典的Model-free算法——Q-learning 和SARSA算法,对Q-learning算法的源码进行了测试和解读! 正文: (1)表格型方法(tabular method) 基本描述: Agent有一张已经训练好的表格,通过查看表格,判断某个状态...
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$\pi_{*}$。
Q-Learning算法 理论 Q-Learning是一种强化学习算法,用于学习在给定状态下采取不同行动的最佳策略。其公式如下: Q(s,a)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′))Q(s,a)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′)) 其中,Q(s,a)Q(s,a)是在状态ss下采取...
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,...
1、算法思想 QLearning是强化学习算法中值迭代的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈S),采取 a (a∈A)动作能够获得收益的期望,环境会根据agent的动作反馈相应的回报reward r,所以算法的主要思想就是将State与Action构建成一张Q-table来存储Q值,然后根据Q值来选取动作获得较大的收益。 2、公式...
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下: ...
Q-learning算法是强化学习算法中的一种,该算法主要包含:Agent、状态、动作、环境、回报和惩罚。Q-learning算法通过机器人与环境不断地交换信息,来实现自我学习。Q-learning算法中的Q表是机器人与环境交互后的结果,因此在Q-learning算法中更新Q表就是机器人与环境的交互过程。机器人在当前状态s(t)下,选择动作a,通过...