而 Q-Learning 就是一个 Off-Policy 算法。 q-learning 对于q-Learning,我们会使用ϵ−贪婪法来选择新的动作,这部分和sarsa 完全相同。但是对于价值函数Q 的更新,q-learning使用的是贪婪法,而不是sarsa 的ϵ−贪婪法。这一点就是sarsa 和 q-learning本质的区别。 首先我们基于状态 St,用 ϵ−贪婪法...
4.2 实时决策和离线学习 实时决策: 如果需要实时决策,SARSA可能更合适。 离线学习: 如果可以离线学习,Q-learning和DQN是不错的选择。 结论 在选择强化学习算法时,需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题,SARSA适用于实时决策问题,而DQN适用于处理连续空间和延迟奖励的问题。希望本文...
SARSA算法(on-policy) SARSA算法,选自周志华《机器学习》 注意到这里的 a′ 是πϵ 得到的,是在更新ε贪心策略,所以是个on-policy的算法 Q-learning算法(off-policy) Q-learning算法,选自周志华《机器学习》 注意这里的 a′ 是π 得到的,所以是在更新最优策略,是off-policy算法这里忽略了更新不同策略的权重,...
对于Q-Learning,我们会使用ϵ−ϵ−贪婪法来选择新的动作,这部分和SARSA完全相同。但是对于价值函数的更新,Q-Learning使用的是贪婪法,而不是SARSA的ϵ−ϵ−贪婪法。这一点就是SARSA和Q-Learning本质的区别。 2. Q-Learning算法概述 Q-Learning算法的拓补图入下图所示: 首先我们基于状态SS,用ϵ−...
Q-learning和SARSA是强化学习中常用的算法,它们分别基于off-policy和on-policy学习,更新Q值的方式和稳定性也有所不同。在具体应用中,需要根据问题的特点来选择合适的算法。
Q-learning和SARSA都是强化学习中常用的算法,它们有一些不同之处,并且适用于不同的场景。 首先,Q-learning是一种基于价值迭代的算法,它通过不断更新状态-动作对的价值函数来学习最优策略。在Q-learning中,Agent会选择采取具有最大Q值的动作来更新Q值,而不考虑接下来会采取什么动作。这种方法被称为“off-policy”,...
Q-learning对于Q值的更新使用贪婪法，不同于SARSA中的ε-贪婪法，Q-learning直接学习最优策略，但依赖于训练数据，可能受方差与训练数据影响，影响Q函数的收敛。在学习过程中，SARSA鼓励探索，学习过程较为平稳，而Q-learning选择最优动作更为激进。以Cliff Walk问题为例，SARSA算法会选择安全线路径（蓝色...
SARSA算法根Q-learning很像,也是基于Q-table,但是不同的是,在每一个episode的每一个step,我们会确定下一步采取的动作,而不是在下一个step开始时动态的确定step,算法步骤看下面的图示。 因此对于SARSA来说 1.在状态s'时,就知道了要采取哪个a',并真的采取了这个动作。
QLearning 理论讲解 【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】 代码实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import time ALPHA = 0.1 GAMMA = 0.95 EPSILION = 0.9 N_STATE = 20 ACTIONS = ['left', 'right'] ...
Sarsa 和 QLearning 时序差分TD 解决强化学习控制问题的两种算法，两者⾮常相似，从更新公式就能看出来：SARSA ：A (S t ,A t )←A (S t ,A t )+αR t +1+γQ (S t +1,A t +1)−A (S t ,A t )Q-Learning Q (S t ,A t )←Q (S t ,A t )+α[R t +1+γmax a Q (...