Q-learning是一种基于动作值函数(Q值)的强化学习算法,适用于离散动作和离散状态空间。 1.2 Q-learning的优缺点 1.2.1 优点: 简单直观: Q-learning易于理解和实现。 离线学习: 可以离线学习,更新Q值不受实时影响。 1.2.2 缺点: 不适用于连续动作和状态空间: 对于连续动作和状态空间的问题效果较差。 不处理延迟奖...
强化学习主循环 defrl():q_table=build_q_table(N_STATES,ACTIONS)# 初始 q tableforepisodeinrange(MAX_EPISODES):# 回合step_counter=0S=0# 回合初始位置is_terminated=False# 是否回合结束update_env(S,episode,step_counter)# 环境更新whilenotis_terminated:A=choose_action(S,q_table)# 选行为S_,R=...
1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下: 初始化一个Q-table。 在当前状态ss选择一个动作aa。 执行动作aa,转移到新的状态s′s′。 计算执行结果的奖励rr。
。因为我现在不打算把MAB的框架和RL的框架分的过于鲜明。这是因为虽然UCB算法和Thompson sampling都最早是在MAB的框架下发明和研究的,然而它们所蕴含的思想其实可以比较容易的被推广到RL的框架里面(虽然这是比较后来的事情了)。因此,本篇我们就接着上次在MAB框架下讲的UCB算法,讲讲这种算法可以如何延伸到强化学习的...
Q learning 最重要的数据结构为 Q 表,Q 是 quality 的缩写。算法最终就是要学习到一张好的 Q 表,这样我们就可以根据 Q 表对环境中的任何情况(状态)都能给出一个好的反应(动作)。具体的,就是每次都选择 Q 表中对应状态下具有最大 Q 值的动作。
本文将深入剖析三种常用的强化学习算法:Q-learning、DQN和策略梯度算法。 一、Q-learning Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法。在Q-learning中,智能体通过学习一个值函数Q(s, a)来评估特定状态下执行特定动作的价值。算法的核心思想是通过不断更新值函数,使其逼近最优值函数,进而产生最优的策略。 值函数Q...
Q-learning：适用于倾向于学习最优策略的任务，或者在需要快速收敛时的情况。这两种算法只是强化学习领域众多算法中的两种，还有其他更高级的算法如Deep Q Network (DQN)、Actor-Critic等，可以根据问题的复杂度和要求选择适当的算法。最后如果你想自行进行试验，这里是本文两个试验的源代码 https://avoid.overfit.cn/...
[5.1.1]--强化学习(Q-Learning和epsilon-greedy算法是浙大教授花两个小时讲完的【深度强化学习】竟然如此简单!通俗易懂深入机器学习,比啃书更高效!学不会你打我!!强化学习/深度学习/计算机视觉/人工智能的第1集视频,该合集共计5集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多
对于Q-Learning和SARSA这样的时序差分算法,对于小型的强化学习问题是非常灵活有效的,但是在大数据时代,异常复杂的状态和可选动作, 使Q-Learning和SARSA要维护的Q表(注:Q表实际上就是存储当前问题的状态空间和动作空间下的所有状态-动作对的值函数)异常的大,甚至远远超出内存,这限制了时序差分算法的应用场景。
一、Qlearning简介 Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习...