Q-Learning 的核心思想是通过贝尔曼方程来更新 Q 值。贝尔曼方程描述了某一状态-动作对的 Q 值与其后续状态-动作对之间的关系。 在Q-Learning 中,更新公式为: Q(s_t, a_t) = Q(s_t, a_t) + \alpha \left( R_{t+1} + \gamma \max_{a'} Q(s_{t+1}, a') - Q(s_t, a_t) \right...
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...
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...
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...
Q-Learning算法的学习是逐个片段(episode)的进行的,每个片段都是随机取一个初始状态,然后一步一步的迭代,迭代一次,更新一次相应的Q值,直至当前状态变成最终目标状态,结束一个片段。 Q值更新方法: 随机选一个初始状态s; 看当前状态s可以转到哪?随机选一个s^{,},得到奖励R; ...
简介:Q-learning算法是一种基于强化学习的无模型学习方法,通过学习到目标系统的Q值函数来解决智能体在给定环境下的最优决策策略问题。Q-learning算法是基于后验策略方法,即学习出目标系统的价值函数Q之后,通过使用某种策略来最大化该价值函数,称之为后验策略。Q-learning算法是偏差-方差权衡的算法,在偏差较高的情况下...
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算法因其简单性和有效性,在多个领域得到了广泛应用: 游戏:Q-Learning被广泛应用于各种棋盘游戏和视频游戏的AI开发,如Atari游戏和围棋等。 机器人导航:在机器人技术中,Q-Learning用于训练机器人在复杂环境中进行路径规划和导航。 自动驾驶:自动驾驶系统中,Q-Learning可以帮助车辆学习如何在不同的交通状况下做...
1、Q-learning🎯Q-learning是一种无模型、非策略的强化学习算法。它通过估算动作价值函数来更新策略,使用贝尔曼方程对每个状态-动作对的价值进行迭代优化。Q-learning能够有效处理大规模离散状态空间,并且因其简单易懂而广泛应用。 2、SARSA🎯SARSA是一种基于策略的强化学习算法,区别于Q-learning,它根据当前选择的...
4. 根据Q-learning更新规则更新Q值表格中的Q值: Q(st, at) = Q(st, at) + α * (rt+1 + γ * max(Q(st+1, a)) - Q(st, at)) 其中,α是学习率,γ是折扣因子,用于平衡当前奖励和未来奖励的重要性。 5. 重复步骤2-4,直到达到停止条件(例如达到最大迭代次数或Q值收敛)。