强化学习第二：epsilon贪心算法

最新推荐文章于 2025-10-09 09:57:04 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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34、规则学习与强化学习：理论、算法与应用
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【机器学习】（八）强化学习的基本概念、e贪心算法、Softmax算法
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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
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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）。
【数据结构与算法】贪心算法详解
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贪心算法摘要 贪心算法是一种通过局部最优选择逐步构建全局解的算法策略，适用于具有贪心选择性质和最优子结构的问题。其核心特点是高效（常为O(n log n)）且不可回溯，但不保证所有问题的最优解。典型应用包括活动选择、霍夫曼编码、最小生成树等。与动态规划不同，贪心算法不做回溯且仅依赖当前最优决策。例如在活动选择问题中，通过优先选择最早结束的活动，可获得最大兼容活动集。Java实现需先排序后贪心选择，证明算法正确性需验证贪心选择性质和最优子结构。实际应用中需注意贪心策略的局限性，如不适用于0-1背包等问题。
机器学习：强化学习的epsilon贪心算法
田乐蒙的博客
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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。
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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。
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深度强化学习中的知识点-DQN、DDPG、AC-贪心算法
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强化学习贪心算法
05-15
### 强化学习中贪心算法的使用与实现 #### 贪心算法在强化学习中的作用 在强化学习领域，贪心算法通常用于决策过程中选择最优的动作。具体来说，在 Q-learning 或其他基于值函数的方法中，贪心策略会选择当前状态下具有最大期望回报的动作[^3]。 #### 示例：Q-learning 中的 &epsilon;-greedy 策略 为了平衡探索与利用之间的关系，&epsilon;-greedy 策略被广泛应用于强化学习中。这种策略以概率 \( \epsilon \) 随机选择动作（探索），并以概率 \( 1-\epsilon \) 选择当前最优动作（利用）。以下是其实现示例： ```python import numpy as np def epsilon_greedy_policy(Q, state, n_actions, epsilon=0.1): """ 使用 &epsilon;-greedy 策略选择动作。 参数: Q (dict): 动作值函数表 {state: [action_values]} state (tuple): 当前状态 n_actions (int): 可选动作的数量 epsilon (float): 探索率 返回: int: 所选动作 """ if np.random.rand() < epsilon: # 探索：随机选择一个动作 action = np.random.choice(n_actions) else: # 利用：选择当前状态下具有最高 Q 值的动作 action = np.argmax(Q[state]) return action ``` #### Q-learning 的完整实现 下面是一个简单的 Q-learning 实现，展示了如何结合 &epsilon;-greedy 策略来训练智能体： ```python def q_learning(env, episodes=1000, alpha=0.1, gamma=0.99, epsilon=0.1): """ 使用 Q-learning 训练智能体。 参数: env (object): OpenAI Gym 环境对象 episodes (int): 总训练回合数 alpha (float): 学习率 gamma (float): 折扣因子 epsilon (float): 探索率 返回: dict: 更新后的 Q 表 """ Q = {} # 初始化 Q 表 for episode in range(episodes): state = env.reset() done = False while not done: if state not in Q: Q[state] = np.zeros(env.action_space.n) # 使用 &epsilon;-greedy 策略选择动作 action = epsilon_greedy_policy(Q, state, env.action_space.n, epsilon) # 执行动作并观察奖励和下一个状态 next_state, reward, done, _ = env.step(action) # 如果下一个状态不在 Q 表中，则初始化其对应的 Q 值 if next_state not in Q: Q[next_state] = np.zeros(env.action_space.n) # 更新 Q 值 best_next_action = np.argmax(Q[next_state]) td_target = reward + gamma * Q[next_state][best_next_action] td_error = td_target - Q[state][action] Q[state][action] += alpha * td_error state = next_state return Q ``` #### 结合 Kruskal 算法的思想 虽然 Kruskal 算法主要用于解决图论中的最小生成树问题[^1]，但在某些情况下可以将其思想引入到强化学习的任务中。例如，在路径规划或资源分配场景下，可以通过构建加权图表示环境，并应用类似的贪心方法寻找全局最优解。 --- ###
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