8.3.2 基于值函数的Q-learning

最新推荐文章于 2025-12-21 15:46:06 发布
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#算法

式\((8.37)\)本质上是求解贝尔曼最优方程，跟前面的TD和Sarsa的目的已经不同了，所以行为策略是什么无所谓，目标策略是求解贝尔曼最优方程的产品。有空可以推导一下，上面是猜测

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QLearning 原理与代码实例讲解
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Q-Learning - 原理与代码实例讲解 1.背景介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,它研究如何让智能体(Agent)在与环境的交互中学习最优策略,以获得最大的累积奖励。Q-Learning 作为强化学习中的一种重要
Qlearning算法
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一切皆是映射：AI Q-Learning 在复杂系统中的挑战
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人工智能（AI）的概念最早可以追溯到20世纪50年代，它试图赋予机器模拟人类智能的能力。从最初的符号推理、专家系统到现代基于数据驱动的深度学习技术，AI 的发展始终围绕着如何让机器“思考”这一核心问题展开。如今，人工智能被广泛定义为研究如何让计算机系统能够进行感知、推理、学习与决策的交叉学科，其应用领域涵盖了自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等众多方向。Q-learning 是一种基于值函数的离线强化学习算法，其核心思想在于构造一个 Q 值函数，用来评估在给定状态下采取某一动作后所获得的累积奖励。
深度 Qlearning：探寻机器预知未来的可能性
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一切皆是映射：AI Qlearning在压力测试中的应用
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Python Learning(8) 函数
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强化学习Reinforcement Learning中价值函数近似方法解读
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10-03 1349
强化学习Reinforcement Learning中价值函数近似方法解读 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍
一切皆是映射：AI Qlearning未来发展趋势预测
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LeetCode热题100--70. 爬楼梯--简单
2301_80071187的博客
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这道题考察爬楼梯问题，每次可以爬1或2个台阶，求爬到n阶的不同方法数。采用动态规划解法，初始化dp数组，dp[0]=1，dp[1]=1。对于i≥2，dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]，即当前台阶的方法数等于前两个台阶方法数之和。最终返回dp[n]即为结果。该解法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。
智驾空间智能、物理智能、世界模型相关的最新论文和开源算法链接
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这些资源涵盖了2025年自动驾驶领域的前沿研究，从空间推理到物理建模和世界模拟，提供了丰富的开源工具和理论框架。建议用户通过链接深入探索论文和代码，以应用于实际项目或进一步研究。如果您需要更详细的解读或特定应用建议，请随时补充信息！
【算法笔记】AC自动机
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AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。
(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）
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我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。
Leetcode 79 最佳观光组合
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每个元素只遍历一次只用了两个变量O(n)O(1)公式拆分是核心：将原得分公式拆分为，把双变量问题转化为单变量的遍历问题。贪心维护最优值：遍历j时，用best维护之前所有i < j中的最大值，这样每一步只需要 O (1) 计算，整体时间复杂度是 O (n)。遍历顺序：因为要求i < j，所以从j=1开始遍历，先计算当前j的得分，再更新best（避免 j 自己和自己配对）。
力扣刷题笔记-组合总和
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12-21 494
比如candidates = [2,3,6,7], target = 7的时候，第一次先选一个数2，把2加入到path中，这时还没有达到target的值，可以再选一个数，这时还是可以按顺序选[2,3,6,7]中的所有数，做循环尝试，可以就再选2试试，这时path中已经有[2，2]了，和还是没达到target，还可以继续加数，再加一个2试试，最后发现[2，2，2]后面再加数已经不行了，加任何数都走不通了，那么就会把最后加进去的那个 2 踢掉，回到 [2, 2] ，然后在这一层尝试别的选择。
算法基础（背包问题）-完全背包
2401_87986548的博客
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本文介绍了完全背包问题的三种典型应用场景及解法。首先通过牛客网模板题讲解基础完全背包的两种状态（不超过容量和恰好装满），给出状态转移方程和初始化技巧。其次以洛谷P1616为例展示完全背包在采药问题中的简单应用。最后通过P2918和P5662两道题，分别演示了完全背包在"至少重量"限制和动态规划与贪心结合的场景下的解法。所有解法均包含状态表示、转移方程、初始化和空间优化思路，并附参考代码实现。文章通过具体题目展现了完全背包问题的灵活应用和变通解法。
深入解析 JVM 垃圾回收算法：经典 vs 新型 GC 算法
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Java垃圾回收算法演进：从传统到现代 摘要： Java垃圾回收算法经历了从传统到现代的演进过程。传统算法包括标记-清除（存在内存碎片问题）、标记-整理（解决碎片但开销大）、复制算法（适合年轻代）和分代收集（区分不同生命周期对象）。现代算法如G1采用分区思想实现低停顿，ZGC和Shenandoah通过并发标记/整理实现毫秒级停顿，都基于三色标记法解决并发问题。随着JDK更新，垃圾回收技术不断优化，G1适用于可控停顿场景，而ZGC/Shenandoah更适合大内存低延迟系统，代表未来发展方向。不同算法各有优劣
【光伏风测功率预测】风光储一张网：多场站功率预测与协同调度的算法框架解析
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算法笔记19 - 图和通用结构 | 图的两种遍历 | 三种拓扑排序 | 两种最小生成树算法Kruskal, Prim | 最短路径算法Dijkstra
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