通过与实际更新公式的对比,Q-Learning 通过贝尔曼方程递归地更新 Q 值,使得 Q 值逐渐逼近最优值 Q^*(s, a) 。 六、Q-Learning 的收敛性 Q-Learning 算法具有收敛性,即在所有状态-动作对的 Q 值都经过足够多的更新后,Q-Learning 会收敛到最优的 Q 值 Q^*(s, a) 。这一收敛性基于以下条件: 充分探...
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。 2、公式...
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...
通过不断迭代更新Q(s,a)Q(s,a)的值,Q-Learning算法可以学习到最优策略π∗π∗下的状态-动作对的价值函数Q∗(s,a)Q∗(s,a)。这个过程不需要环境的动态模型,因此Q-Learning是一种无模型的强化学习算法。 1.2 Q-Learning解的推导 贝尔曼方程是动态规划中的核心原理,它将一个状态的价值分解为即时奖励...
Q-Learning 算法通过迭代更新 Q 值,逐步逼近最优动作价值函数。在实际应用中,我们通常会使用一些策略(如ε-greedy)来平衡探索与利用,以便在学习过程中发现最优策略。 2. Q-Learning 算法流程 以下是 Q-Learning 算法的基本步骤: 1. 初始化 Q 值表,通常将所有 Q 值设为 0 或较小的随机数。 2. 对于每个...
Q-Learning算法是强化学习中的一种经典算法,它属于无模型预测算法,主要用于解决马尔可夫决策过程(MDP)问题。下面我将从多个方面为你详细介绍Q-Learning算法。 一、核心思想 Q-Learning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。具体来说,它构建一个Q表(Q-table)...
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) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a
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: \(Q(s,a) \leftarrow (1 - \alpha) \cdot Q(s,a) + \alpha \cdot (r + \gamma \cdot \max_{a'} Q(s',a'))\) 其中,\(Q(s,a)\)是在状态\(s\)下采取行动\(a\)的预期回报,\(\alpha\)是学习...
Q-Learning是一种在马尔可夫决策过程(MDP)中大放异彩的强化学习算法。它通过更新一个名为Q值的表格,来找到最优策略。📖 基本概念速览 - 状态(State):智能体所处的环境状态。 - 动作(Action):在特定状态下,智能体的选择。 - 奖励(Reward):智能体采取动作后获得的反馈。 - Q值(Q-Value):预期累积奖励的度量...