强化学习(part3)--Q-Learning

本文是关于强化学习Q-Learning的学习笔记,介绍了如何用有向图表示学习任务,并详细阐述了状态转移矩阵和Q-Learning的状态转移公式,其中包含了奖励值、学习参数γ的概念。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

学习笔记,仅供参考,有错必纠



Q-Learning


我们可以用如下有向图表示我们的学习任务,边的权重表示奖励:

在这里插入图片描述

用状态转移矩阵描述图:

在这里插入图片描述

其中-1表示状态节点之间没有边相连,0100表示状态节点直接有边相连的奖励值。

状态转移公式:
Q(s,a)=R(s,a)+γ⋅maxa~{ Q(s~,a~)} Q(s, a) = R(s, a) + \gamma \cdot max_{\tilde{a}} \{Q(\tilde{s}, \tilde{a}) \}

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