强化学习初学者引导：选择DQN还是Q-learning?

初学者引导：选择DQN还是Q-learning?

在进入强化学习的世界时，初学者常常面临从何处开始的选择困难。两种常见的强化学习算法——Q-learning和DQN（Deep Q-Networks），各有特点和应用场景。本篇博客将详细解析这两种算法的基本原理、优缺点以及适用性，帮助新手选择最适合自己学习路径的算法。

Q-learning：基础与原理

Q-learning是一种无模型的强化学习算法，适合解决具有离散动作空间的问题。它基于价值迭代，通过学习动作价值函数（action-value function），即Q函数，来寻找最优策略。

Q函数定义

Q函数 $Q(s,a)$表示在状态$s$ 下采取动作$a$并遵循最优策略的预期回报。

Q-learning算法流程

1. 初始化：Q值表初始化为零或随机值。
2. 探索与利用：根据当前Q表，以一定的概率选择最优动作（利用）或随机动作（探索），以平衡探索和利用。
3. Q值更新：通过以下更新公式调整Q值：