关于Q-Learning value更新的问题

最新推荐文章于 2025-03-26 21:00:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/superjunior1997/article/details/125441036
本文深入探讨了Q学习算法在强化学习中的应用。Q_table的更新遵循特定公式，其中学习速率α决定了新信息对旧知识的影响程度，而折扣因子γ则影响未来奖励的考虑。最大Q值用于预测策略的优化。理解这两个参数对于有效实施Q学习至关重要。

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

Q_table会根据以下公式更新

其中：

其中α为学习速率（learning rate），γ为折扣因子（discount factor）。根据公式可以看出，学习速率α越大，保留之前训练的效果就越少。折扣因子γ越大，所起到的作用就越大。

maxQ是指记忆中的记忆，即查看之前Q_table信息预测下一步的收益

（4-1）Q-learning与贝尔曼方程：Q-learning算法原理
码农三叔
02-14 1719
Q-learning是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）中的问题。贝尔曼方程则是MDP的核心概念之一，与Q-learning密切相关。在本章的内容中，将详细讲解Q-learning与贝尔曼方程的知识，为读者步入后面知识的学习打下基础。
深度 Qlearning：学习率与折扣因子选择
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-20 1793
深度 Q-learning：学习率与折扣因子选择 1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,它关注智能体(Agent)如何通过与环境(Env
2.2 Q Learning 算法更新 (强化学习 Reinforcement Learning 教学)
08-31
#2.2_Q_Learning_算法更新__(强化学习_Reinforcement_Learning_教学)
Q-Learning更新公式
02-28
强化学习的参数更新公式。Q-Learning更新公式： Qnew(st-1,at-1)=(1-α)‧Q(st-1,at-1)+α(rt+γ‧maxQ(st,a)) 其中maxQ(st,a)用于查找st 下期望回报最好的行为。α∈(0,1]，γ∈[0,1]，rt 是t时刻的奖赏。
Ｑ Learning概念、更新、代码实现
志远的博客
03-16 3830
学习过程来自莫烦大神的视频： https://www.bilibili.com/video/BV13W411Y75P?p=5 Ｑ Learning概念、更新、代码实现1. 什么是Ｑ Learning?2. Q表是如何更新的?3. Q Learning伪代码4. Ｑ Learning简单实现：１维探索者例子 1. 什么是Ｑ Learning? Q Learning 是一种决策过程 Q Learning 是一个offline学习过程 存在以下的概念： 当前智能体的状态：Ｓ(state) 动作行为：Ａ(act
qlearning当中 更新q表的公式
qq_43562988的博客
10-14 569
qlearning当中 更新q表的公式
【强化学习】python实现Q-learning算法更新
m0_66111915的博客
01-20 1868
一、Q-learning算法更新提升的循环 from maze_env import Maze#导入环境 from RL_brain import QLearningTable#导入 QLearning表 #更新的功能 def update(): for episode in range(100):#100个回合 observation = env.reset()#环境给出的观测值 while True: env.render(...
Q-learning.zip_Q learning_Q-learning 最优_Q-learning算法_Q算法_函数最优值
07-13
Q-learning算法的核心在于更新Q-value的公式，即著名的TD（Temporal Difference）学习公式： \[ Q(s, a) \leftarrow Q(s, a) + \alpha [r + \gamma \max_{a'} Q(s', a') - Q(s, a)] \] - **α（Alpha）**：是学习...
value iteration和Q-learning算法
半夏微凉的博客
03-22 2395
Value iteration 和 Q-learning 构成了强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的两个基本算法。 过去 10 年 RL 中的许多惊人壮举，例如 Atari 的 Deep Q-Learning 或 AlphaGo，都植根于这些基础。 在这篇博客中，我们将介绍 RL 用来描述世界的基础模型，即马尔可夫决策过程 (Markov decision process, MDP)，以及执行 RL 的两种算法：value iteration 和 Q-learning。 在
强化学习和智能决策：Q-Learning和Deep Q-Learning算法
最新发布
BugNest的博客
03-26 768
Q-Learning和Deep Q-Learning是强化学习中的两种重要算法，它们在智能决策领域具有广泛应用。Q-Learning通过迭代更新Q值来逼近最优策略，适用于状态空间和动作空间较小的问题。而Deep Q-Learning则使用深度神经网络来估计Q值，能够处理更复杂的问题，如高维状态空间和连续动作空间。通过不断的研究和应用，这些算法将在更多领域展现出其强大的智能决策能力。
Q学习（Q-Learning）
weixin_43156294的博客
05-30 2772
Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。
强化学习之Q-learning
mengdeer_Q的博客
02-24 1301
以一个例子简单介绍了Q-learing的方法
寻宝 Q-learning改版，显示Q表更新，注解版
蓝镜炒饭的博客
04-30 463
import numpy as np import pandas as pd import time # np.random.seed(2)# 再生成一个随机数种子 N_STATES = 6 # 状态数 ACTIONS = ["left", "right"] # 动作 EPCILON = 0.9# 贪婪度 ALPHA = 0.1# 学习率 GAMMA = 0.9# 奖励递减值 MAX_EPISODE = 13# 最大回合数 FRESH_TIME = 0.1# 更新间隔 def build_q_tabl
通俗易懂谈强化学习之Q-Learning算法实战
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