强化学习-Q-learning学习笔记

本文介绍Q学习中的ep-greedy策略,通过不同概率进行动作探索与开发。提供Python、C、C++及Unity C#多版本实现代码,包括数据处理包pandas、np的使用,以及如何用矩阵保存数据并进行计算。

Q学习动作探索策略中的ep-greepy,以ep的概率进行随机探索,以1-ep的概率以最大值策略进行开发,因为设定的迭代次数比较多,所以肯定存在一定的次数去搜索不同的动作。

1)Python版本

b站上的学习教程https://blog.youkuaiyun.com/qq_36124802/article/details/79882269,其中的pandas,np是数据处理包。使用其他语言也是可以的,用矩阵代替,主要是用多维矩阵保存数据,然后对矩阵进行计算处理。

2)c语言版本

https://blog.youkuaiyun.com/qq_23144435/article/details/80368635

 

3)C++版本

https://github.com/jinfagang/Q-Learning/blob/master/main.cpp

4)一个完整的unity demo项目,使用c# 语言

https://github.com/Unity-Technologies/Q-GridWorld/tree/master/Assets

 

转载于:https://www.cnblogs.com/dingxiaoqiang/p/10421789.html

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