对Q-learning和sarsa的进一步理解

最新推荐文章于 2025-03-13 13:45:08 发布
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Q-learning与sarsa算法最大的不同在于更新Q值的时候，直接使用了最大的Q(st+1,a)值——相当于采用了Q(st+1,a)值最大的动作，并且与当前执行的策略，即选取动作at时采用的策略无关。

强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析
丨汀、的博客
06-02 1322
【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现 专栏详细介绍：【强化学习原理+项目专栏】必看系列：单智能体、多智能体算法原理+项目实战、相关技巧（调参、画图等、趣味项目实现、学术应用项目实现对于深度强化学习这块规划为：本专栏主要方便入门同学快速掌握强化学习单智能体|多智能体算法原理+项目实战。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知其然、知其所以然、知何由以知其所以然。声明：部分项目为
Chapter 6 (Temporal Difference Learning).rar_Q-learning_SARSA Q-
07-14
通过具体实例学习Q-learning和SARSA，可以帮助理解这两种算法的运作机制和优缺点。例如，可以模拟一个简单的环境，如走迷宫或棋类游戏，让智能体通过Q-learning和SARSA学习找到解决问题的最佳路径。通过调整环境的...
强化学习-Sarsa和Q-Learning
huihui__huihui的博客
08-08 275
迷宫任务 import numpy as np def main(): #行表示状态 #列表示每个动作 #上右下左 theta_0=np.array([[np.nan,1,1,np.nan], #S0 [np.nan,1,np.nan,1], #S1 [np.nan,np.nan,1,1], #S2 [1,1,
Bourne强化学习笔记2：彻底搞清楚什么是Q-learning与Sarsa
linyijiong的博客
08-12 5092
为了理清强化学习中最经典、最基础的算法——Q-learning，根据ADEPT的学习规律（Analogy / Diagram / Example / Plain / Technical Definition），本文努力用直观理解、数学方法、图形表达、简单例子和文字解释来展现其精髓之处。区别于众多Q-learning讲解中的伪代码流程图，本文将提供可视化的算法流程图帮助大家学习、对比Q-learni...
【强化学习】Q-learning，DQN，SARSA算法介绍
几度热忱的博客
05-27 1319
【强化学习】Q-learning，DQN，SARSA算法介绍 强化学习算法分类 基于价值的方法 基于策略的方法 Actor-Critic方法 Q-learning算法 DQN算法 强化学习训练数据存在的问题 经验回放机制 备份网络机制 Sarsa算法 总结
强化学习 5 —— SARSA and Q-Learning 算法代码实现
靡不有初鲜克有终
08-09 4103
强化学习 5 —— SARSA and Q-Learning 上篇文章 强化学习——时序差分 (TD) — SARSA and Q-Learning 我们介绍了时序差分TD算法解决强化学习的评估和控制问题，TD对比MC有很多优势，比如TD有更低方差，可以学习不完整的序列。所以我们可以在策略控制循环中使用TD来代替MC。优于TD算法的诸多优点，因此现在主流的强化学习求解方法都是基于TD的。这篇文章会使用就用代码实现 SARSA 和 Q-Learning 这两种算法。 一、算法介绍 关于SARSA 和 Q-Le
【Q-learning和SARSA】on-policy与off-policy方法的特点及在RL中的重要性
# 1. 强化学习基础与Q-learning和...本章将简要介绍强化学习的背景，并对Q-learning和SARSA进行概述，为后续深入探讨两种算法的理论和应用打下基础。通过本章的学习，读者将理解这两种算法的基本原理，并能够区分它们
MATLAB实现Q-Learning与SARSA算法迷宫求解比较
资源摘要信息:"迷宫求解器——Q-Learning和SARSA算法是两个在强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域非常...这些资源文件可以帮助用户快速上手并重现该项目的实验过程，进一步学习和探索Q-Learning和SARSA算法。
结合Q-learning与Sarsa算法提升机器人的动作决策能力具体应如何实现？请给出一个应用案例。
10-30
为了提升机器人在复杂环境下的动作决策能力，可以通过结合Q-learning和Sarsa算法来实现更灵活的学习策略。以下是具体的实现步骤和案例分析： 参考资源链接：[强化学习与机器人：Policy Gradient详解及实践]...
在强化学习中，如何结合Q-learning与Sarsa算法来提升机器人的动作决策能力？请提供一个具体的应用案例。
10-30
为了帮助你理解和应用Q-learning与Sarsa算法来提升机器人的动作决策能力，建议你查阅《强化学习与机器人：Policy Gradient详解及实践》这本书。它深入讲解了强化学习的基础概念和实战方法，特别是如何结合不同的算法...
Q-learning和Sarsa
wulin的博客
08-26 220
Q-Learning的目的是学习特定state下，特定action的价值。是建立一个Q-table，以state为行、action为列，通过每个动作带来的奖赏更新Q-table。是异策略，行动策略和评估策略不是一个策略。
【莫烦】强化学习（Q-learning和Sarsa）
weixin_42863507的博客
06-06 951
Q-learning1. 两个状态两个动作的例子2. Q-learing流程 1. 两个状态两个动作的例子 2. Q-learing流程 ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy是用在决策上的策略，假如ϵ−greedy=0.9\epsilon-greedy=0.9ϵ−greedy=0.9，说明有90%的概率根据Q-table的最优值来选择action，而10%的概率来随机选择。 α\alphaα是学习效率，来决定这一次的误差有多少要被学习，一般小于1. γ\gammaγ是对未来奖励
sarsa算法和qlearning算法的不同之处的详细深入探讨(集百家所论)
chen的博客
10-11 2641
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）算法和Q-learning（Quality-learning）算法都是强化学习中的常见算法，用于训练智能代理在环境中学习并制定最佳策略。它们有一些关键的不同之处：总之，SARSA和Q-learning都是强化学习中有用的算法，但它们在更新时刻、策略选择、收敛性和稳定性等方面存在不同。选择使用哪个算法通常取决于具体的问题和需求。
强化学习基础篇——Q-learning和SARSA
最新发布
weixin_73605337的博客
03-13 938
Q-learning 和 SARSA 是强化学习中两种重要的时序差分算法，分别代表了离策略和在策略的学习方法。Q-learning 通过直接学习最优动作价值函数，能够收敛到全局最优策略，但在探索与利用的平衡上可能存在不足。SARSA 则基于当前策略学习动作价值函数，更适合动态环境和需要保守决策的场景。在实际应用中，选择哪种算法取决于具体问题的性质和环境的特点。随着深度强化学习的发展，Q-learning 和 SARSA 的思想也被扩展到更复杂的场景中，例如深度 Q 网络（DQN）和深度 SARSA 算法。
[强化学习] Sarsa算法和Q-Learning算法的区别
日渐头秃
03-16 904
直接贴区别：完整算法在后面 最后附上算法： Sarsa算法： Q-Learning算法：
强化学习之Q-learning和Sarsa
yangyangcome的博客
06-17 894
1）什么是强化学习？   简称RL，理解这一概念结合现实生活中的情况不难理解。这一概念抽象出来分为状态，动作以及奖励。以迷宫为例，状态指的是我当前所处的位置，动作指的是我可以采用何种方式进行移动，当然有的状态中并不能包含所有的动作，因为边界的限制以及各种障碍的限制。   形象一点就是给你安排了一个老师，他只是告诉你具体的分数，你需要根据这些分数做一定的抉择。 2）强化学习的分类   在线学习与离线学习：以人玩耍为例，前者是变更新边玩，本人在场，后者呢，是本人可以不在场，看着别人玩耍。代码中体现的话就是动作的
【学习强化学习】三、Q learning和Sarsa算法
weixin_42301220的博客
02-24 1744
文章目录参考资料1. Q- table2. Model-free Prediction2.1 Monte-Carlo Policy Evaluation2.1.1 MC算法步骤2.1.2 incremental MC updates2.1.3 Difference between DP and MC for policy evaluation2.1.4 Advantages of MC over DP2.2 Temporal Difference2.2.1 TD 方法介绍2.2.2 Advantages o
Reinforcement Learning(强化学习)Sarsa/Q_learning
爱吃火锅的博客
08-05 2205
在说这两种算法之前，先说一下： 蒙特卡罗的方法（MC）和动态规划的方法（DP）   蒙特卡罗方法利用经验平均估计状态的值函数即： 这里的是状态后直到终止状态所有回报的返回值，也就是要得到实验结束才可以进行更新，这样的话太慢。   动态规划说的是可以用后继状态的值函数来估计当前的值函数即 这里的和如果有模型的话就可以根据当前的通过一个策略（这个策略在强化学习中一般就是选取具有最大奖励值...
Q-learning和Sarsa的区别
qq_26826331的博客
04-12 356
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。 2.动作a的选取遵循e-greedy策略，目标Q值的计算也是根据（e-greedy）策略得到的动作a’计算得来，因此为on-policy学习。 （选择下个动作的存在探索的可能性） 而对于Q-learning来说 1, 只会选择使得下个状态Q值最大的下个动作。 2. Q learning 机器人 永远都会选择...
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