[强化学习]Q-Learning算法

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于 2025-07-12 17:26:04 首次发布
Q-Learning.pdf
04-15
Q-Learning.pdf
RL基础——Q-learning及其变体
lalala___lalala的博客
08-22 133
作者为RL初学者，学习到Q-learning时查阅了该算法的资料并进行整合，得到简易笔记如下。参考链接已在笔记后列出。后续可能会继续整理多智能体Q-learning笔记。文档pdf附在最后，如需自取。
【强化学习】Q-Learning算法 - （Model-Free, Value-Based）
欢迎来到我的博客～
05-07 1900
Q 表是一个二维表格，行表示状态（State），列表示动作（Action），单元格存储对应的 Q 值。例如，在迷宫导航问题中，每个位置（状态）对应四个动作（上、下、左、右），Q 表会记录每个动作的预期回报。的数据结构，记录每个状态-动作对的预期累积奖励（Q 值），从而帮助智能体（Agent）在环境中学习最优策略（选择最大化长期奖励的动作序列）。（选择最大 Q 值的动作），但实际选择动作时可能采用随机策略（如 ε-贪婪），即学习过程与执行策略分离。假设智能体需要从起点（左上角）走到终点（右下角），避免陷阱。
强化学习之Q-learning算法
m0_64087341的博客
10-15 1401
强化学习之Q-learning算法
【强化学习】基础离线算法：Q-Learning算法
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
12-06 3302
在强化学习中，Q-Learning 是一种基于值函数的强化学习算法。它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来选择最优策略。Q-Learning 是一种 无模型（model-free） 的强化学习方法，意味着它不需要了解环境的动态（即转移概率和奖励函数），而只依赖于与环境的交互。 Q-Learning 的目标是通过不断地更新 Q 值，使得智能体能够选择在给定状态下能获得最大累积奖励的动作。Q-Learning 的一个重要特点是，它保证在探索足够多的状态-动作对后，最终会收敛到最优策略。
基于强化学习 Q-learning 算法求解城市场景下无人机三维路径规划研究，提供完整MATLAB代码
IT猿手
05-10 1524
随着无人机在城市环境中的广泛应用，其三维路径规划问题日益受到关注。城市场景具有复杂多变的障碍物布局和严格的飞行安全要求，传统的路径规划算法往往难以满足实时性和最优性需求。本文提出了一种基于强化学习 Q-learning 算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动作空间和奖励函数，使无人机能够在城市场景中自主学习最优路径。实验结果表明，该算法能够有效避开障碍物，规划出较优的飞行路径，具有较高的成功率和适应性，为无人机在城市环境中的安全高效飞行提供了一种有效的解决方案。
【强化学习】—— Q-learning算法
Infinity_SG的博客
10-23 1551
Q-learning 是一种无模型的强化学习算法，用于寻找最优策略以最大化累积奖励。它通过学习一个状态-动作值函数Qsa，该函数表示在状态 ( s ) 下执行动作 ( a ) 的预期收益。
【强化学习】Q-Learning算法详解
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谁最温柔最有派
04-20 2万+
1 Q-Learning算法简介 1.1 行为准则 我们做很多事情都有自己的行为准则，比如小时候爸妈常说：不写完作业就不准看电视。所以我们在写作业这种状态下，写的好的行为就是继续写作业，知道写完他，我们还可以得到奖励。不好的行为就是没写完就跑去看电视了，被爸妈发现，后果很严重。小时候这种事情做多了，也就变成我们不可磨灭的记忆。这和我们提到的Q-Learning有什么关系呢？原来Q-Learning也是一个决策过程，和小时候的这种情况差不多。我们举例说明。 假设现在我们处于写作业的状态，而且我们以前没有尝试过
【人工智能Ⅱ】实验9：强化学习Q-Learning算法
m0_65787507的博客
06-03 1937
路径如下表所示，依次为下——上——不动——不动——不动——下——下——不动——不动——上——上——不动——下——上——下——不动——下——上——下——右——下——不动——右——右。注意：从环境中获取的状态，有时候叫state，有时候叫observation，它们其实一个代表全局状态，一个代表局部观测值，在多智能体环境里会有差别，但在环境没有那么复杂时，可以先把这两个概念划上等号。路径如下表所示，依次为上——右——右——右——右——右——右——右——右——右——右——右——下。
强化学习——Q-Learning算法原理
weixin_44732379的博客
11-12 1万+
强化学习——Q-Learning算法原理
精选资源
matlab实现强化学习Q-Learning算法迷宫路径规划-Q-Learning-强化学习-迷宫路径规划-迷宫逃脱-matlab
03-03
内容概要：本文深入探讨了Q-Learning这一经典的强化学习算法，并重点展示了其在迷宫路径规划中的应用。文中首先介绍Q-Learning算法的基本原理——它通过不断的试错更新Q表来逼近最优策略，从而指导智能体在动态环境...
强化学习Q-Learning算法Matlab实现
11-17
强化学习中，Q-Learning算法作为核心算法之一，提供了在无监督或半监督环境下让智能体自主学习的可能。通过Q-Learning算法，智能体能够通过与环境的交互来获取知识，并通过自我探索来不断优化自身的策略。 Matlab...
基于强化学习Q-Learning算法实现智能体在二维网格迷宫中自主导航避开陷阱并高效抵达终点的Python项目_智能体强化学习Q-Learning算法训练与优化迷宫导航策略通过动作.zip
11-30
考虑到这一点，项目中会包含一个说明文件，详细描述算法的工作原理、代码结构以及使用方法，帮助用户更好地理解和使用智能体强化学习Q-Learning算法。 这个Python项目通过实现强化学习中的Q-Learning算法，让智能体...
基于强化学习Q-learning算法的水库优化调度解决方案
03-30
内容概要：本文探讨了如何运用强化学习中的Q-learning算法进行水库优化调度。首先介绍了核心思路，即使用哈希表作为数据结构，通过逐时段优化Q值来生成最优调度方案。文中提供了详细的Python代码示例，包括Q表初始化...
基于Python平台的强化学习Q-learning算法在分层电力市场中的需求响应动态定价策略研究,基于Python平台的强化学习Q-learning算法在分层电力市场中的需求响应动态定价策略研究,代码
02-22
基于Python平台的强化学习Q-learning算法在分层电力市场中的需求响应动态定价策略研究,基于Python平台的强化学习Q-learning算法在分层电力市场中的需求响应动态定价策略研究,代码关键词：需求响应 强化学习 动态定价...
Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋
deephub
05-21 8167
Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法，近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning，但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单，但我们将看到它能产生非常好的效果。 要理解本教程，不必有任何关于强化学习的知识，但最好有一定的微积分和线性代数基础。首先，我们将通过一些必要的背景知识来快速了解强化学习，然后我们将介绍 Q-learning 算法，最后我们将介绍如何通过它来使得一个代理学会玩 ti
肝硬化患者肝功能分级临床预测模型：基于机器学习的多变量分析
huanghm88的专栏
12-11 206
摘要 本研究基于128例肝硬化患者的34项临床指标，采用机器学习方法构建肝功能分级预测模型。通过XGBoost、随机森林等多种算法比较，发现XGBoost模型表现最优，预测准确率达86.5%，AUC值0.89。研究确定了总胆红素、白蛋白等10个关键预测因子，为临床肝功能评估提供了新的辅助工具。该模型整合了多维临床数据，较传统Child-Pugh评分更具综合性，有助于优化肝硬化患者的个体化诊疗决策。未来需扩大样本量进行多中心验证，进一步完善模型性能。 关键词：肝硬化；肝功能分级；机器学习；预测模型；XGBoo
机器学习高阶教程＜3＞统计学习理论进阶
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2303_77568009的博客
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你是否经历过模型在训练集上表现完美，在测试集上却一塌糊涂？这背后是训练误差与泛化误差的鸿沟。本文带你深入统计学习理论的核心，用生活化类比拆解VC维、Rademacher复杂性等“烧脑”概念，揭示它们如何共同编织泛化误差边界这张“安全网”。通过直观的可视化代码，你将看到直线分类器为何只能“打散”3个点而非4个点，以及不同模型在噪声标签下的不同表现。最后，这些理论将落地为三个实战解决方案，帮你从“凭经验调参”升级为“靠理论导航”的理性设计者。
机器学习基础（线性，逻辑回归）
lyx2870657588的博客
12-11 1495
本文介绍了两种常用的回归分析方法及其应用。线性回归部分详细讲解了模型参数、API使用方法和评估指标，通过广告投入与销售额的案例展示了模型建立、训练和预测的全过程。逻辑回归部分重点阐述了其在分类任务中的应用，包括数据预处理、模型训练和性能评估方法，以信用卡欺诈检测为例演示了分类模型的实现步骤。文章还系统介绍了混淆矩阵、精确率、召回率和F1值等模型评价指标的计算方法和适用场景，为机器学习实践提供了完整的技术参考框架。
强化学习Q-learning算法
01-16
### Q-learning算法详解 #### 原理 Q-learning属于基于值的强化学习方法，目标是在给定状态下找到使累积奖励最大化的行动策略。该算法通过迭代更新Q函数（即状态-动作价值函数），从而逐渐逼近最优解[^1]。 对于每一个可能的状态\(s\)和动作\(a\), Q-learning维护一个表格形式的价值评估表——Q-table,其中存储着对应于每一对(s,a)组合下的预期未来回报量级。随着时间推移以及更多经验积累,Q-learning会不断调整这个表格内的数值直到它们稳定下来表示长期平均收益的最佳预测[^2]。 更新规则如下所示： \[Q(s_t,a_t)\leftarrow Q(s_t,a_t)+\alpha[r_{t+1}+\gamma \max _{a'} Q(s_{t+1}, a')-Q(s_t, a_t)]\] 这里,\(\alpha\)代表学习率;\(r_{t+1}\)是即时奖励；而\(\gamma\)则用来折现未来的奖励影响程度。\(\max _{a'} Q(s_{t+1}, a')\)选取下一个时刻所能达到的最大期望回报作为当前决策依据的一部分[^3]。 ```python import numpy as np class QLearningAgent(object): def __init__(self, alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon=0.1): self.q_table = {} self.alpha = alpha # 学习速率 self.gamma = gamma # 折扣因子 self.epsilon = epsilon # 探索概率 def choose_action(self, state, actions): """根据epsilon-greedy策略选择行为""" if np.random.rand() < self.epsilon: action = np.random.choice(actions) else: q_values_of_state = self.get_q_values(state) max_q_value = max(q_values_of_state.values()) best_actions = [action for action, value in zip( list(q_values_of_state.keys()), list(q_values_of_state.values())) if value==max_q_value] action = np.random.choice(best_actions) return action def get_q_values(self,state): """获取指定状态对应的q-value字典""" if str(state) not in self.q_table: self.q_table[str(state)]={} return self.q_table[str(state)] def learn(self, s, a, r, next_s,next_a=None): """执行一次学习过程""" old_q=self.get_q_values(s).get(a,0.) future_max_q=max([v for k,v in self.get_q_values(next_s).items()] or [None]) new_q=(1-self.alpha)*old_q+self.alpha*(r+(future_max_q if future_max_q is not None else 0)) self.get_q_values(s)[a]=new_q if __name__=='__main__': agent=QLearningAgent() ``` #### 应用场景 Q-learning已被成功应用于多种领域内复杂问题求解之中: - **游戏**: 如Atari视频游戏操作优化； - **机器人技术**: 自动驾驶车辆路径规划、机械臂抓取物体等任务自动化处理； - **资源分配**: 能源管理系统中电力调度方案设计； - **金融投资**: 组合构建与风险管理等领域也可见到其身影.
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