强化学习第二：epsilon贪心算法

最新推荐文章于 2025-06-01 08:28:51 发布
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接着考虑前文的10臂老虎机问题。假设我们可以与老虎机交互TTT次，显然我们每次采取的行动（action）不必一成不变。记我们在ttt时刻采取行动为ata_tat​，获得的回报为R(at)R(a_t)R(at​)。那么，我们的目标是
max⁡a1,a2,...,aT∑t=1TE[R(at)]. \max_{a_1,a_2,...,a_T} \sum_{t=1}^T E[R(a_t)]. a1​,a2​,...,aT​max​t=1∑T​E[R(at​)].

在实际应用中，ata_tat​会根据之前得到的a1,a2,...,at−1a_1,a_2,...,a_{t-1}a1​,a2​,...,at−1<

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一切皆是映射：DQN中的探索策略：ϵ贪心算法深度剖析
AI架构师小马
08-28 1011
一切皆是映射：DQN中的探索策略：ϵ-贪心算法深度剖析 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）作为人工智能领域的明星技术，在游戏、自动驾驶、机器人
强化学习调参经验大集成：TD3、PPO+GAE、SAC、离散动作噪声探索、以及Off-policy 、On-policy 算法常见超参数
丨汀、的博客
07-15 8746
强化学习调参经验大集成：TD3、PPO+GAE、SAC、离散动作噪声探索、以及Off-policy 、On-policy 算法常见超参数
【机器学习】（八）强化学习的基本概念、e贪心算法、Softmax算法
超级超级小天才的博客
01-12 5792
强化学习（reinforcement learning，RL）是机器学习的一个领域，主要通过在环境（environment）中采取动作（action），来最大化某些指标，例如累计奖赏（cumulative reward）的一种学习方法。强化学习、有监督学习（supervised learning）与无监督学习（unsupervised learning）三者共同构成了机器学习的三个重要方面 Re...
强化学习（四）单步模型Epsilon贪心逼近算法
jimmychao1982的专栏
12-16 1196
Epsilon贪心算法基于一个概率Epsilon对探索（Exploration）和利用（Exploitation）进行折中:每次尝试时，以Epsilon概率进行探索，即以均匀分布概率随机选取一个摇臂博彩机；以1-Epsilon概率进行利用，即选择当前平均奖赏最高的摇臂博彩机（若有多个，则随机选取一个）。
【算法】贪心算法（Greedy Algorithm）
最新发布
weixin_43510208的博客
06-01 502
每一步都做出当前最优选择，期望通过局部最优解叠加得到全局最优解。
机器学习：强化学习的epsilon贪心算法
田乐蒙的博客
02-27 1616
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境E中，状态空间X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描述，机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态x。
强化学习（二）：贪心策略（ε-greedy & UCB）
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夏栀的博客
03-10 5万+
强化学习（二）：贪心策略（ε-greedy & UCB） 夏栀的博客——王嘉宁的个人网站 正式上线，欢迎访问和关注：http://www.wjn1996.cn   强化学习是当前人工智能比较火爆的研究内容，作为机器学习的一大分支，强化学习主要目标是让智能体学习如何在给定的一个环境状态下做出合适的决策。强化学习相关概念请点击：强化学习（一）：概述   强化学习任务中有两个非常重要的概念—...
使用Q学习和epsilon贪婪策略解决方形迷宫：使用涉及epsilon贪心策略的Q学习算法解决随机生成的正方形迷宫。-matlab开发
05-29
此代码的目的是使用涉及epsilon贪婪策略的Q学习算法来解决随机生成的方形迷宫（维度n）。 已完成报告，以帮助用户更好地理解Q-Learning背后的代码和理论。 用户可以选择迷宫的起点和终点及其尺寸n。
强化学习（Reinforcement Learning, RL）求解方法—— 基于价值的算法、基于策略的算法和演员-评论家方法
Rhett_Butler0922的博客
04-26 898
强化学习是机器学习的一个分支，研究如何让智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，学习最优的行为策略以最大化长期累积奖励。不同于监督学习（有明确标签）和无监督学习（寻找数据结构），强化学习的反馈是延迟的稀疏的，智能体需要通过试错（trial-and-error）探索环境，平衡探索（exploration）和利用（exploitation）。游戏（如 AlphaGo、Atari 游戏）。机器人控制（机械臂抓取、无人机导航）。推荐系统、自动驾驶、资源调度等。
强化学习算法初探：理论基础与入门实践
[强化学习算法初探：理论基础与入门实践](https://raw.githubusercontent.com/w5688414/paddleImage/main/actor_critic_img/policy.png) # 1. 强化学习的起源与基础概念 ## 强化学习的起源 强化学习...
强化学习中Epsilon代表什么
再来一下！
03-06 2255
在强化学习中，Epsilon（ε）通常代表一个探索率（exploration rate）。探索率是强化学习算法中一个关键的超参数，用于平衡探索（exploration）和利用（exploitation）的权衡。总的来说，Epsilon 在强化学习中用于调节探索和利用之间的平衡，它是一个权衡的关键参数。Epsilon-Greedy是其中一种常见的策略，但也有其他方法来处理探索和利用的问题，如 Softmax 策略等。
RLAC:RLAC是一个基于AI的聊天机器人，其核心使用带有Epsilon-Greedy策略的基本强化学习
03-11
拉克 RLAC是一个基于AI的聊天机器人，其核心是通过Epsilon-Greedy策略使用基本的强化学习功能。它绝不是“最先进的”机器人，它仅使用基本的python库，并且没有由专业人士进行编码。 这是我和一些朋友创建的一个有趣的花招，但是如果您想使用它，可以随时使用。 只是尊重版权法。 注意：我不是专业的程序员，所以会出现组织错误。 如果它足以使您烦恼，只需将其添加以拉出请求，我很可能会对其进行编辑
贪心算法(greedy algorithm)思想
05-03
贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关
Epsilon-Greedy算法
拉风小宇的博客
10-19 3万+
翻译自 The Epsilon-Greedy Algorithm – James D.McCaffrey epsilon-greedy算法（通常使用实际的希腊字母ϵ\epsilonϵ）非常简单，并且在机器学习的多个领域被使用。epsilon-greedy的一种常见用法是所谓的多臂匪徒问题（multi-armed bandit problem）。 假设你站在k = 3台老虎机前面。每台机器都...
强化学习基础：Epsilon-greedy 算法，多臂老虎机问题的理解，说点人话的强化学习，一定能看懂
weixin_49703503的博客
03-06 3612
多臂老虎机，epsilon-greedy算法，模拟示例，强化学习
ε-贪心算法：在探索与利用之间寻找平衡
chen的博客
05-27 1386
ε-贪心算法是强化学习中一个基本而有效的探索策略。通过简单的随机探索和基于当前知识的利用，智能体可以在复杂环境中学习并找到最优策略。随着对强化学习更深入的研究，我们可以期待更高级的探索策略将被开发出来，以进一步提高学习效率和性能。
数据结构与算法学习笔记——贪心算法(greedy algorithm)
ityqing的博客
01-12 1329
理解贪心算法: 假设我们有一个可以容纳100kg物品的背包,可以装各种物品。我们有以下5种豆子,每种豆子的总量和总价值都各不相同。为了让背包中所装物品的总价值最大,我们如何选择在背包中装哪些豆子?每种豆子又该装多少呢?                                                   先算一算每个物品的单价,按照单价由高到低依次来装就好了。单价从高到低排列,...
深度强化学习中的知识点-DQN、DDPG、AC-贪心算法
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04-29 1279
有关深度强化学习（DRL）的一些知识点，在研究通信领域中资源分配问题时学习的一知识，旨在解决资源分配和任务卸载问题，也就是边缘计算相关问题。
经典算法之贪心（Greedy）
青萍之末的博客
06-18 9141
1、贪心的定义   贪心算法是什么意思？举个例子就很清楚了：现在你有一个能装4斤苹果的袋子，苹果有两种，一种3斤一个，一种2斤一个，怎么装才能得到最多苹果？当然我们人考虑的话当然是拿两个2斤的苹果，就刚好装满了，但是如果按贪心算法拿的话，首先就要把最重的苹果拿下（是不是很符合贪心两个字？），但并没有得到最多苹果。   贪心算法在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最...
pytorch实现Q学习
05-11
Q学习是一种强化学习算法，用于学习一个智能体在一个环境中采取不同行动的最优策略。在Q学习中，我们学习一个Q函数，该函数给出在给定状态下采取某个行动的预期回报。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch实现Q学习。 首先，我们需要定义我们的环境。在这个例子中，我们将使用OpenAI Gym中的CartPole环境。我们的目标是让小车在一个平衡杆上移动，并保持平衡杆不倒。 ```python import gym env = gym.make('CartPole-v0') ``` 接下来，我们需要定义我们的神经网络模型。我们的模型将接收当前状态作为输入，并预测在每个可能的行动下的预期回报。 ```python import torch import torch.nn as nn class QNet(nn.Module): def __init__(self): super(QNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(4, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 2) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x ``` 在我们的模型中，我们使用了一个简单的两层全连接神经网络，其中第一层有64个隐藏单元。 接下来，我们需要定义我们的Q学习算法。我们将使用贪心策略来选择我们的行动，并使用经验回放来训练我们的模型。 ```python class QLearning: def __init__(self, model, gamma, lr): self.model = model self.gamma = gamma self.lr = lr self.optimizer = torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.lr) self.criterion = nn.MSELoss() def select_action(self, state, epsilon): if torch.rand(1)[0] < epsilon: return torch.tensor([[env.action_space.sample()]], dtype=torch.float32) else: with torch.no_grad(): return self.model(state).argmax(dim=1).reshape(1, 1) def train(self, memory, batch_size): if len(memory) < batch_size: return transitions = memory.sample(batch_size) batch = Transition(*zip(*transitions)) non_final_mask = torch.tensor(tuple(map(lambda s: s is not None, batch.next_state)), dtype=torch.bool) non_final_next_states = torch.cat([s for s in batch.next_state if s is not None]) state_batch = torch.cat(batch.state) action_batch = torch.cat(batch.action) reward_batch = torch.cat(batch.reward) state_action_values = self.model(state_batch).gather(1, action_batch) next_state_values = torch.zeros(batch_size) next_state_values[non_final_mask] = self.model(non_final_next_states).max(1)[0].detach() expected_state_action_values = (next_state_values * self.gamma) + reward_batch loss = self.criterion(state_action_values, expected_state_action_values.unsqueeze(1)) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() ``` 在我们的Q学习算法中，我们使用了经验回放的概念，该概念将我们的经验存储在一个缓存区中，并从该缓存区中随机选择一些经验进行训练。 我们还使用了一个epsilon-greedy策略来选择我们的行动。这意味着我们将有一个概率选择一个随机行动，而不是选择当前预测最佳的行动。这有助于我们避免过度依赖预测，以及探索环境中的不同状态。 最后，我们需要定义我们的训练循环。 ```python from collections import namedtuple import random Transition = namedtuple('Transition', ('state', 'action', 'next_state', 'reward')) memory = [] model = QNet() q_learning = QLearning(model, gamma=0.99, lr=0.001) for episode in range(1000): state = env.reset() state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32).unsqueeze(0) for t in range(1000): epsilon = 0.1 # epsilon-greedy策略中的epsilon action = q_learning.select_action(state, epsilon) next_state, reward, done, _ = env.step(action.item()) next_state = torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32).unsqueeze(0) reward = torch.tensor([reward], dtype=torch.float32) if done: next_state = None memory.append(Transition(state, action, next_state, reward)) state = next_state q_learning.train(memory, batch_size=32) if done: break ``` 在我们的训练循环中，我们首先重置我们的环境，并将初始状态作为输入传递给我们的模型。然后，我们在每个时间步中选择一个行动，并与环境交互。我们将我们的经验添加到我们的缓存区中，并使用经验回放和Q学习算法来更新我们的模型。我们重复这个过程，直到我们完成了一个episode。 通过这种方式，我们可以使用PyTorch实现Q学习算法，并将其应用于CartPole环境。
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