QLearning:值函数逼近的强化学习算法

Q-Learning:值函数逼近的强化学习算法

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优决策的机器学习算法。相比监督学习和无监督学习,强化学习有一个独特的特点,就是通过与环境的交互来获取奖励信号,从而学习出最优的决策策略。其中Q-Learning算法是强化学习中最经典和广泛应用的算法之一。

Q-Learning算法是由Watkins在1989年提出的一种基于值函数逼近的强化学习算法。它是一种Model-free的强化学习算法,通过不断试错和学习,最终学习出最优的状态-动作价值函数Q(s,a),从而得到最优的决策策略。相比于基于模型的强化学习算法,Q-Learning算法不需要事先建立环境的动态模型,而是直接通过与环境的交互来学习最优策略,这使得它更加灵活和适用于复杂的环境。

2. 核心概念与联系

强化学习的核心概念包括:

1. 智能体(Agent): 学习和采取行动的主体。
2. 环境(Environment): 智能体所处的外部世界。
3. 状态(State): 智能体所处的环境状态。
4. 动作(Action): 智能体可以采取的行为。
5. 奖励(Reward): 智能体执行动作后获得的反馈信号。
6. 价值函数(Value Functio