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
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...
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...
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...
2. 算法实现 2.1 算法简要流程 2.2 游戏场景 2.3 算法实现 3. 参考文章 1. 原理讲解 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...
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)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′))Q(s,a)←(1−α)⋅Q(s,a)+α⋅(r+γ⋅maxa′Q(s′,a′)) 其中,Q(s,a)Q(s,a)是在状态ss下采取...
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,...
一、Q-learning简介 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本...
"""我们的输入是整个的图，还有开始和结束的节点，首先就需要提取每个节点之间的距离，将其提供给Q-learning算法。# Extract nodes and edges data nodes = list(G.nodes()) num_nodes = len(nodes) edges = list(G.edges(data=True)) num_edges = len(edges) edge_distances = np.zeros...
下面就是强化学习算法的核心! # Q-learning algorithmforepisodeinrange(num_episodes):current_node=start_node_indexprint(episode)whilecurrent_node != end_node_index:# Choose action based on epsilon-greedy policyifnp.random.uniform(0,1) < epsilon:#...