Model-free control解决 cliff-walking问题 问题描述: 代码地址:利用Q-learning解决Cliff-walking问题_cliff walking-CSDN博客 """ 1、超参数定义 2、Q-learning策略下的悬崖最优路径规划 2.1、悬崖创建 2.2、重置悬崖环境 2.3、加入路径规划策略 2.4、训练 2.5、关闭悬崖环境 3、画图 """ import random import num...
在学习强化学习的过程中,有两个名词早晚会出现在我们面前,就是Model-Based 和Model-Free。在一些资料...
对于一些复杂情况,MDP是不容易被建模的,尤其是奖励函数R和状态转移概率Pr未知。这时候就需要采样的方法进行估计。因此本章的主要内容就是使用MC方法和TD方法对值函数进行估计,进而完成对策略的评价,亦即模型预测。 1.蒙特-卡罗方法(Monte-Carlo method) MC方法的思想是:使用多次采样的平均值作为值函数的估计值。 Fir...
上次讲到强化学习的问题可以分成model-based和model-free两类,现在我们先看看model-based,我们复习一下强化学习的3个组成部分:model,policy和value function: model:包括状态转移模型和奖励模型; policy:从状态到决策的函数(或映射); value function:指的是处于某个状态的时候未来收益的折现期望值; 下面介绍一下model-...
在 model-free 方法中,智能体通过与环境的反复交互,直接学习最优策略或值函数。尽管这类方法在处理...
由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多。 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: ...
1.初始化估计 第一步,对目标量进行初始估算。基于价值的算法使用估算的 "最佳状态-行动价值表",而...
Model-based方法通常需要更多的先验知识和计算资源来构建模型,但是一旦模型建立,它可以通过模拟来快速学习最优策略。Model-free方法学习过程较慢,因为它们需要通过大量的试错来直接从经验中学习。 3.适应性与泛化能力 当环境发生变化时,Model-based策略能够通过更新其模型来适应这些变化,而Model-free策略则需要重新学习。
1|1model-free policy using action-value function用Q(s,a),不需要已知MDP每个箭头对应一个段,Prediction一次,Control一次1|2GLIE MC control(Greedy in the Limit with Infinite Exploration)保证试验进行一定次数是,所有a-s状态都被访问到很多次随实验次数进行,减小ϵϵ值2|0ON-policy TD learningTD与MC ...
1.2 model-free RL 无模型强化学习通过和环境进行交互来解决问题 Agent不能直接获取状态转移矩阵P和奖励函数R Agent的每次交互过程,会采集一条轨迹(Trajectories/episodes),Agent要收集大量的轨迹,然后从中获取信息,改进策略,以求获得更多的奖励 ...