27、无模型强化学习方法全解析

无模型强化学习方法全解析

1. 引言

在强化学习领域，无模型方法旨在直接学习动作价值函数，而非过渡和奖励模型。这种方法在许多实际问题中具有重要应用，下面将详细介绍几种常见的无模型强化学习算法。

2. Q - 学习算法

Q - 学习算法是一种重要的无模型强化学习算法，它使用贝尔曼方程的近似来逐步学习动作价值函数。其增量更新规则如下：
[Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha \left( r + \gamma \max_{a’} Q(s’, a’) - Q(s, a) \right)]
其中，(Q(s, a)) 是状态 (s) 下采取动作 (a) 的价值，(r) 是即时奖励，(\gamma) 是折扣因子，(\alpha) 是学习率。

以下是 Q - 学习算法的代码实现：

mutable struct QLearning
    𝒮 # state space (assumes 1:nstates)
    𝒜 # action space (assumes 1:nactions)
    γ # discount
    Q # action value function
    α # learning rate
end

lookahead(model::QLearning, s, a) = model.Q[s,a]

function update!(model::QLearning, s, a, r, s′)
    γ, Q, α = model.γ, model.Q, model.α
    Q[s,a] +=