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.Q-learning基本思想 Q-learning是一种value-based算法,它学习一个最优动作价值函数Q^*(s,a),那么能够获得最优策略\pi^*(s)=\arg\max\limits_{a\in A}{Q^*(s,a)}, s\in S Q-learning算法的基本思想是,鼓励最优动作价值函数Q^*(s,a)逐渐接近TD Targety_t,最优动作价值函数Q^*(s,a)全部基...
离线学习:Q-Learning 是一种离线学习算法,这意味着智能体可以从过去的经验中学习,而不需要与环境进行实时交互。 收敛性:在有限的状态和动作空间中,Q-Learning 算法可以保证收敛到最优策略。 易于实现:Q-Learning 算法相对简单,易于实现。 缺点: 状态空间大时不适用:当状态空间或动作空间很大时,Q-Learning 算法的...
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,...
第1节 Q-learning逐步教程 本教程将通过一个简单但又综合全面的例子来介绍Q-learning 算法。该例子描述了一个利用无监督训练来学习未知环境的agent。 假设一幢建筑里面有5个房间,房间之间通过门相连。我们将这五个房间按照从0至4进行编号,且建筑的外围可认为是一个大的房间,编号为5。房间结构如下图: ...
Q--learning中,每个Q(s,a)对应一个相应的Q值,在学习过程中根据Q值,选择动作。Q值的定义是如果执行当前相关的动作并且按照某一个策略执行下去,将得到的回报的总和。最优Q值可表示为Q+,其定义是执行相关的动作并按照最优策略执行下去,将得到的回报的总和,其定义如下: ...
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作。
Q-learning算法实际上相当简单,仅仅维护一个Q值表即可,表的维数为(所有状态S,所有动作A),表的内容称为Q值,体现该状态下采取当前动作的未来奖励期望。智能体每次选择动作时都会查询Q值表在当前状态下采取何种动作得到的未来奖励可能最多,当然也会添加一些随机性,使智能体可能选择别的可能当前认为未来奖励并不多的动作...
**Q-learning的核心思想是:**我们能够通过贝尔曼公式迭代地近似Q-函数。 2.3 Deep Q Learning(DQN) Deep Q Learning(DQN)是一种融合了神经网络和的Q-Learning方法。 2.3.1 神经网络的作用 外链图片转存失败(img-PbSUPLoh-1566121098540)(https://morvanzhou.github.io/static/results/ML-intro/DQN2.png) ...
无模型性：QLearning无需理解环境状态，操作简便，能够直接与环境进行交互来学习最佳行动策略。价值导向性：该算法直接提供当前环境下的行动价值，通过更新Q表来反映不同状态下采取不同行动的价值。单步更新策略：QLearning采用单步更新策略，即每次行动后立即根据获得的新状态和奖励来更新Q表，使得学习过程更加...