Q-Learning整体算法

最新推荐文章于 2025-04-25 17:35:33 发布

枫^.^

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分类专栏：强化学习文章标签：强化学习 Q-learning 伪代码

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/vmxhc1314/article/details/81950840

版权

本文介绍了Q-Learning的基本伪代码，强调了算法中Q值的更新方式，即利用(r+Q(s', a'))与Q(s, a)的差值进行学习。Q-Learning的独特之处在于它会用到未来步骤的最大Q值估计。ε-greedy策略在决策时平衡了探索和利用，学习率α决定了误差的吸收程度，而γ是未来奖励的折扣因子。" 119088832,10054724,精通Android ARM32汇编指令详解,"['Android', '移动开发', '汇编语言', 'ARM架构', '编程基础']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

伪代码如下：

Initialize Q(s,a) arbitrarily

Repeat (for each episode):

Initialize s

Repeat (for each step of episode):

Choose a from s using policy derived from Q (e.g., $\varepsilon$ -greedy)

Take action a , abserve r , s'

Q (s , a) $\leftarrow$ Q (s , a)+ $\alpha$ [r+ $\gamma$ $max_{a'}$ Q( s' , a')-Q(s , a)]

s $\leftarrow$ s';

until s is term

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