有时候我们发现明明算法从数值上看已经收敛了,但我们用算法给出的最优策略来决策结果却一塌糊涂,这很有可能就是发生了“局部收敛”。对于那些动作与状态特别多,转移关系特别复杂的MDP,“局部收敛”发生得相当普遍。当Q-learning发生“局部收敛”时,我们算出的Q(s,a)不是Q^*(s,a),而可能是某个“次优策略”...
其过程可以总结如下: 1.智能体与环境交互后得到交互序列 2. 通过序列计算出各个时刻的奖赏值 3. 将奖赏值累积到值函数中进行更新 4. 根据更新的值函数来更新策略 在动态规划中,为保证算法的收敛性,算法会逐个扫描状态空间中的状态,计算值函数时用到了当前状态的所有后继状态的值函数。而蒙特卡罗利用经验平均估计...
1, 环境(env)和智能体(agent)在第n步,agent处于状态 state(n)中,然后采取行动action(n),env给ag...
状态可以表示为迷宫中的每个格子,动作可以表示为上、下、左、右四个方向。 如下图所示,对于图示白色格子,假定智能体走到这里,它只能向上、下运动,因为左右两侧是障碍物: 由此引出Q表,Q表用于存储每个状态动作对的Q值估计。 在图示迷宫中,Q表是一个二维表格,用于存储每个状态动作对的Q值估计。迷宫地图有4行4列,...
可以通过逐渐减小学习率和折扣因子,或者使用不同的策略来调优算法,以实现更好的性能和收敛性。 3.3 Q-learning路径规划流程 基于Q-learning的路径规划算法可以在未知环境中学习最优路径,具有广泛的应用前景。通过合理的参数设置和调优,可以实现高效的路径规划。
初始化 Q = {}; while Q 未收敛: 初始化小鸟的位置S,开始新一轮游戏 while S != 死...
如果智能体能够以无限多的次数访问状态—行动对,那么 Q-Learning 将会收敛到最优的 Q 函数 [1]。 同样,我们也不会深入讨论 Q-Learning 的细节。如果你对它不太熟悉,这里有 Siraj Raval 的解释视频。 下面我们将展示 Q-Learning 的 Python 实现。请注意,这里所拥的学习率(alpha)遵循 [3] 的结果,使用 w=0....
A:目标网络用来评价状态动作对,即相当于神经网络中的标签。如果每次更新当前网络的时候同时更新目标网络,相当于更新参数的同时,标签也改变了,这容易使得网络每次更新后相当于“重新训练”网络,收敛效果不好。 DQN的流程图如下: DQN算法代码如下: """ DQN
不断执行1-5步骤,直到Q值收敛。 在Q表格中根据最大Q值,选择一个最优的策略。 代码实现 实现QLearningAgent类: classQLearningAgent: def__init__(self,actions,size): self.actions = actions self.learning_rate =0.01 self.discount_factor =0.9
Sarsa在实际应用中可能更加稳定,但也可能会收敛较慢。Q-learning:Q-learning更倾向于学习最优策略,但由于其更新策略不考虑实际执行的下一个动作,可能在一些情况下收敛更快,但也更容易受到噪声的影响。探索策略:Sarsa:由于Sarsa考虑了在新状态下执行的下一个动作,它在学习过程中倾向于跟随当前策略进行探索,可能...