60、强化学习中的Q学习算法及相关技术详解

强化学习中的Q学习算法及相关技术详解

在强化学习领域，有多种算法可用于训练智能体以在不同环境中做出最优决策。本文将详细介绍Q值迭代算法、时间差分学习（TD Learning）、Q学习算法及其变体，包括近似Q学习和深度Q学习，并给出具体的实现步骤和代码示例。

1. Q值迭代算法

Q值迭代算法是一种用于解决马尔可夫决策过程（MDP）的经典算法。在这个算法中，我们首先初始化Q值，对于不可能的动作，将其Q值设为负无穷，对于可能的动作，将其Q值设为0。

import numpy as np

Q_values = np.full((3, 3), -np.inf)  # -np.inf for impossible actions
for state, actions in enumerate(possible_actions):
    Q_values[state, actions] = 0.0  # for all possible actions

然后，我们使用折扣因子 gamma ，重复应用特定公式更新所有状态和动作的Q值。

gamma = 0.90  # the discount factor
for iteration in range(50):
    Q_prev = Q_values.copy()
    for s in range(3):
        for a in possible_actions[s]:
            Q_values[s,