强化学习（一）——经典算法

最新推荐文章于 2025-07-15 09:48:50 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 强化学习 有模型学习 免模型学习 值函数近似 模仿学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tayhh/article/details/81290137
该博客主要介绍强化学习相关内容，涵盖任务与目标，单步强化学习的K - 摇臂赌博机，有限多步强化学习的有模型学习和免模型学习，无穷多步强化学习的值函数近似，以及模仿学习等模块。

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主要从下面几个模块来介绍

1.任务与目标

2.单步强化学习:K-摇臂赌博机

3.有限多步强化学习:有模型学习

4.有限多步强化学习:免模型学习

5.无穷多步强化学习:值函数近似

6.模仿学习

1.任务与目标

 2.单步强化学习:K-摇臂赌博机

3.有限多步强化学习:有模型学习

4.有限多步强化学习:免模型学习

5.无穷多步强化学习:值函数近似

6.模仿学习 

PyTorch强化学习实战（1）——强化学习环境配置与PyTorch基础
盼小辉丶的博客
05-29 15万+
工欲善其事，必先利其器。为了更专注于学习强化学习的思想，而不必关注其底层的计算细节，我们首先搭建相关强化学习环境，包括 PyTorch 和 Gym，其中 PyTorch 是我们将要使用的主要深度学习框架，Gym 则提供了用于各种强化学习模拟和任务的环境。除此之外，本文还介绍了一些 PyTorch 的基础知识，以及 Gym 环境的使用方法，为之后的强化学习实战奠定基础。
第十六章 强化学习
tiezhongyu2010的博客
06-26 991
1.分析强化学习与监督学习的联系与差别。 机器要做的是通过在环境中不断地尝试而学得一个"策略" (policy) π\piπ，根据这个策略，在状态xxx下就能得知要执行的动作α=π(x)\alpha=\pi(x)α=π(x)， 例如看到瓜苗状态是缺水时，能返回动作"浇水". 策略有两种表示方法:一种是将策略表示为函数π:X↦A\pi:X \mapsto Aπ:X↦A， 确定性策略常用这种表示;另一种是概率表示π:X×A↦R\pi:X\times A\mapsto\mathbb{R}π:X×A↦R 随机性策略
【人工智能】强化学习算法
大雨的博客
09-06 2220
强化学习算法是一种让机器通过与环境的交互来学习最优策略的方法。在强化学习中，智能体（agent）通过尝试不同的动作并观察结果来学习如何在给定环境中做出决策。智能体的目标是最大化累积奖励，即在长期内获得尽可能多的奖励。
深度学习算法（六）：强化学习
最新发布
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
07-15 1234
本文系统介绍了强化学习的基本概念、核心算法与实现。首先概述了强化学习的构成要素（智能体、环境、状态、动作、奖励等）及其与监督/无监督学习的区别。重点解析了Q-learning算法原理，给出Java实现代码示例，并介绍了策略梯度、Actor-Critic等进阶算法。文章还探讨了深度强化学习的发展趋势，指出其在自动驾驶、机器人等领域的应用前景，并对未来研究方向（高效学习、多智能体系统、安全性等）作出展望。通过理论结合实践的方式，帮助读者深入理解强化学习技术。
强化学习部分经典算法初探
王大流氓的博客
06-26 957
目录值函数法 值函数法 值函数方法是通过已经有的数据采用贪婪算法每次从已有数据中去找最逼近当前状态的且获得的奖励最大的动作，以此作为下一步的action的方法。 目前在众多的值函数算法中，最早也是最成功的算法就是Q-learning算法。Q-learning主要是依赖Q表选取动作，每次选取动作后，将状态、选取的动作，以及获得的奖励保存到Q表中，在每次选取动作的时候采用 策略，即采用 的概率利用已经学习到的数据，有 的概率随机探索。探索意味着随机选取一个动作，利用意味着采取当前Q值最高的动作。更新Q表公式如下
强化学习经典算法实现
weixin_62805843的博客
12-14 1107
强化学习经典算法实现
强化学习经典算法简述
南瓜派三蔬
11-11 817
————整理自Hands On Machine Learning with Sklearn and Tensorflow，第16章。 1.强化学习的历史 1950年左右强化学习就出现了，但却很少被人们关注。直到除了2016年3月alphaGo战胜围棋冠军李世石，alphaGo的创造者，英国的一个创业公司DeepMind在2014年被谷歌用5亿美元收购。 2.强化学习的概念 强化学习是学习这样一个软...
增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理
jasmine_wxy的博客
08-25 382
https://blog.youkuaiyun.com/songrotek/article/details/51378582
强化学习——SAC算法
Yolandalt7777777的博客
10-05 1344
SAC算法
强化学习简介——介绍强化学习的应用及理论.pptx
06-03
- OpenAI Gym提供了一系列预定义的环境，如杆平衡（Pole-Balancing）、月球着陆器（Lunar Lander）等，这些环境被广泛用于测试和开发新的强化学习算法。 #### 马尔可夫决策过程（MDP） 马尔可夫决策过程是强化...
算法学习资料——算法.zip
07-24
《算法学习资料——算法.zip》是一份专门为对算法感兴趣的学者或开发者准备的学习资源包。算法在信息技术领域扮演着至关重要的角色，是解决问题和优化计算过程的关键工具。这份压缩包涵盖了算法的基础理论、常见类型...
reinforcement-learning-an-introduction-java:强化学习的Java实现
05-13
强化学习简介Java 强化学习的Java实现：简介
jrl:Java中的强化学习库
05-19
RL jRL是用于强化学习的Java库，由Didier Marin（ ）在其博士期间开发。 它专注于连续的多维状态和动作。 依存关系 对于最小二乘：JAMA 1.0.2 绘图：gnuplot 对于单元测试：JUnit 4 对于@NonNull和@Nullable注解：org.eclipse.jdt.annotation.jar
Java实现强化学习在Freeway游戏中的探究尝试.zip
06-16
资源包含文件：课程论文报告+项目源码 Q-leraning是一种常用的强化学习方法，它的决策主体（Agent）在与环境的交互中不断更新自己对于环境的认知，以此来达到更好的依据环境决策的目的。在一个训练训练完成的模型模型火种，通过构建好的状态、动作、价值评估的映射表，Agent可以在某一特定状态下计算出当前价值最高的行动，并不断采取最高的行动链，最终达到终点。在构建过程中，Agent一边探索一边动态更新映射表（Q-table），以期最终达到收敛或者近似收敛的目的。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.youkuaiyun.com/article/details/125313094
（10-2）强化推荐学习：强化学习算法
码农三叔
03-20 1242
在开发应用中，常用的强化学习算法有值迭代、Q-learning、蒙特卡洛方法、时序差分学习等。在本节的内容中，将详细讲解这些强化学习算法的知识。
强化学习之 免模型学习（model-free based learning）
a1424262219的博客
07-19 1611
强化学习之 免模型学习（model-free based learning） ------ 蒙特卡罗强化学习与 时序查分学习 　　------ 部分节选自周志华老师的教材《机器学习》 　　由于现实世界当中，很难获得环境的转移概率，奖赏函数等等，甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模，则称为“免模型学习（model-free learning）”，这比...
7 个流行的强化学习算法及代码实现！
python03012的博客
04-11 4365
以上就是我们总结的7个常用的强化学习算法，这些算法并不相互排斥，通常与其他技术(如值函数逼近、基于模型的方法和集成方法)结合使用，可以获得更好的结果。
强化学习经典算法
03-08
### 经典的强化学习算法 #### Q-Learning Q-Learning 是一种无模型的强化学习算法，属于基于值函数的方法。该算法旨在学习从状态到行为映射的动作价值函数——即Q表。此表格记录了采取特定行动后的预期奖励。随着不断探索环境并更新这个表格，最终可以收敛至最优策略[^3]。 ```python import numpy as np def q_learning(env, num_episodes, alpha=0.1, gamma=0.99): action_size = env.action_space.n state_size = env.observation_space.n # 初始化Q-table全零矩阵 q_table = np.zeros((state_size, action_size)) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() done = False while not done: # 选择动作 (ε-greedy policy) if np.random.rand() < epsilon: action = env.action_space.sample() else: action = np.argmax(q_table[state]) next_state, reward, done, _ = env.step(action) old_value = q_table[state, action] next_max = np.max(q_table[next_state]) new_value = (1 - alpha) * old_value + \ alpha * (reward + gamma * next_max) q_table[state, action] = new_value state = next_state return q_table ``` #### Deep Q-Networks (DQN) 为了克服传统 Q-learning 中遇到的状态空间爆炸问题，Google DeepMind 提出了 DQN 方法。这种方法引入神经网络作为功能近似器来估计动作的价值，并采用经验回放机制和固定 Q 值目标技术提高训练稳定性。 #### Policy Gradients 不同于基于值的方法，Policy Gradient 直接优化参数化的概率分布表示的策略πθ(a|s)，而不是依赖于中间的价值评估。这类方法允许更灵活地定义复杂决策过程中的行为模式[^4]。 #### Proximal Policy Optimization (PPO) 作为一种改进型策略梯度法，PPO 在保持性能的同时简化了实现难度。它通过对旧有政策施加约束条件防止新旧两版之间差异过大从而造成不稳定现象的发生；同时利用截断重要性采样减少方差影响提升样本效率。
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