本文用于基本入门理解. 强化学习的基本理论 : R, S, A 这些就不说了. 先设想两个场景:  一. 1个 5x5 的 格子图, 里面有一个目标点,  2个死亡点二. 一个迷宫,   一个出发点,  3处 分叉点, 5个死角, 1条活路Q-learning 的概念 其实就是一个算法, 数学的,或者软件程序的算法而已.   对于这种 死的(固定的游戏), 我个人觉得其实就是个穷举算法而已.  Q-learning  步骤:场景一:假设前提:  成功的路  A1, A2, ..... An   …

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share [强化学习]Q-Learning详解1.算法思想QLearning是强化学习算法中值迭代的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈…

1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种,和我们前面介绍的SARAS不同的是,SARSA算法遵从了交互序列,根据当前的真实行动进行价值估计:Q-Learning算法没有遵循交互序列,而是在当前时刻选择了使价值最大的行动. 2. Q-Learning Q-Learning算法在计算当前时刻的行动-状态价值\(q_t(s_t,a_t)\)时选择了当前状态使价值最大的行动\(max_aq_{t-1}(s_{t})\). Q-Learning的迭代公式在SARAS的基础上进行了一些修改…

1.概述: QLearning基于值函数的方法,不同与policy gradient的方法,Qlearning是预测值函数,通过值函数来选择 值函数最大的action,而policy gradient直接预测出action. Q-learning 是一种基于值函数估计的强化学习方法,Policy Gradient是一种策略搜索强化学习方法. 两者是求解强化学习问题的不同方法,如果熟悉监督学习, 前者可类比Naive Bayes——通过估计后验概率来得到预测, 后者可类比SVM——不估计后验概率而…

1.知识点 """ 1.强化学习:学习系统没有像很多其他形式的机器学习方法一样被告知应该做什么行为, 必须在尝试之后才能发现哪些行为会导致奖励的最大化,当前的行为可能不仅仅会影响即时奖励, 还会影响下一步奖励以及后续的所有奖励 2.机制:奖励和惩罚机制 3.名词:智能体,即操控的目标 状态:所处的环境 行为:执行动作 奖励:达到所需的目标,给与奖励 策略:Q-learning,bellman 4.过程:观察-->行动-->观察-->行动-->观察(不断…

假设有这样的房间     如果将房间表示成点,然后用房间之间的连通关系表示成线,如下图所示:       这就是房间对应的图.我们首先将agent(机器人)处于任何一个位置,让他自己走动,直到走到5房间,表示成功.为了能够走出去,我们将每个节点之间设置一定的权重,能够直接到达5的边设置为100,其他不能的设置为0,这样网络的图为:       Qlearning中,最重要的就是“状态”和“动作”,状态表示处于图中的哪个节点,比如2节点,3节点等等,而动作则表示从一个节点到另一个节点的操作. 首先…

Q学习动作探索策略中的ep-greepy,以ep的概率进行随机探索,以1-ep的概率以最大值策略进行开发,因为设定的迭代次数比较多,所以肯定存在一定的次数去搜索不同的动作. 1)Python版本 b站上的学习教程https://blog.csdn.net/qq_36124802/article/details/79882269,其中的pandas,np是数据处理包.使用其他语言也是可以的,用矩阵代替,主要是用多维矩阵保存数据,然后对矩阵进行计算处理. 2)c语言版本 https://blog.c…

https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning.先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入q-network,最后通过两个例子加深对q-learning的理解. 强化学习 Q-learning Q-Table Bellman Equation 算法 实例 Deep-Q-learning Experience replay Ex…

注:以下第一段代码是 文章 提供的代码,但是简书的代码粘贴下来不换行,所以我在这里贴了一遍.其原理在原文中也说得很明白了. 算个旅行商问题 基本介绍 戳 代码解释与来源 代码整个计算过程使用的以下公式-QLearning 在上面的公式中,S表示当前的状态,a表示当前的动作,s~表示下一个状态,a~表示下一个动作,γ为贪婪因子,0<γ<1,一般设置为0.8.Q表示的是,在状态s下采取动作a能够获得的期望最大收益,R是立即获得的收益,而未来一期的收益则取决于下一阶段的动作 算法过程 面对问题 这是…

(译) 强化学习 第一部分:Q-Learning 以及相关探索 Q-Learning review: Q-Learning 的基础要点是:有一个关于环境状态S的表达式,这些状态中可能的动作 a,然后你学习这些状态下他们action的值.直观的讲,这个值,Q,是 状态-动作值(state-action value.) 所以,在Q-Leaning中,你设置初始 状态-动作值为0,然后你去附近溜溜并且探索 状态-动作空间.在你试了一个状态下的某一动作之后,你会评价将会转向哪一个状态.如果该动作将导致一…