强化学习之时间差分学习(Q-learning篇)

最新推荐文章于 2025-07-22 08:42:51 发布
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#强化学习 #Q-learning

本书深入讲解如何使用Python结合OpenAIGym和TensorFlow进行强化学习和深度强化学习的实践，适合希望掌握强化学习核心技术的读者。
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DRL基础（六）——强化学习中的时间差分方法（Sarsa、Q-learning）
二向箔
05-12 783
【引言】上一篇文章介绍了表格型强化学习中的蒙特卡洛方法及其实现。这篇文章将介绍强化学习中的一类重要思想——时间差分(Temporal difference, TD)思想，以及该思想衍生出的两个重要算法： Sarsa Q-learning 了解原理后将实现这两个算法，并且在“悬崖行走”环境中对算法进行测试。 文章目录中英文术语对照表1 强化学习中的时间差分算法1.1 Sarsa算法1.1.1 原理介绍1.1.2 算法伪代码1.2 Q-learning算法1.2.1 原理介绍1.2.2 算法伪代码2 .
强化学习 时间差分算法 TD SARSA Q-learning
anananajiushiwo的博客
06-16 920
目录​编辑一.时间差分算法二.SARSA算法2.1算法介绍2.2算法优缺点三.Q-learning算法3.1算法介绍3.2算法优缺点 时间差分算法可以利用智能体在环境中时间步之间的时序差，通过学习由时间间隔产生的差分数据对强化学习问题进行求解。动态规划法可以求解基于模型的强化学习任务，蒙特卡洛法虽与之结合能求解无模型强化学习问题，但具有数据方差大、收敛速度慢的特点。 时间差分法与蒙特卡洛法都是基于采样数据估计当前价值函数，区别是时间差分法使用动态规划中自举方式计算当前价值函数，
强化学习（五）----- 时间差分学习(Q learning, Sarsa learning)
Duckie的博客
10-30 5304
接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点，对于动态规划算法有如下特性： 需要环境模型，即状态转移概率Psa状态值函数的估计是自举的(bootstrapping)，即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数。 相对的，蒙特卡罗方法的特点则有： 可以从经验中学习不需要环境模型状态值函数的估计是相互独立的只能用于episode tasks 而我们希
强化学习学习笔记-时间差分算法
优快云XXCQ的博客
04-20 722
概述 时序差分算法是一种无模型的强化学习算法。它继承了动态规划(Dynamic Programming)和蒙特卡罗方法(Monte Carlo Methods)的优点，从而对状态值(state value)和策略(optimal policy)进行预测 概念引入 自举法 我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运的是，我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。自举法（Bootstrapping）是一种重采样技术。理想情
强化学习之时间差分方法
Gin077的专栏
09-29 1373
TD 预测：TD(0) 虽然蒙特卡洛 (MC) 预测方法必须等到阶段结束时才能更新值函数估值，但是时间差分 (TD) 方法在每个时间步之后都会更新值函数。 对于任何固定策略，一步 TD（或 TD(0)）保证会收敛于真状态值函数，只要步长参数 \alphaα 足够小。 在实践中，TD 预测的收敛速度比 MC 预测得要快。 TD 预测：动作值 -（在此部分，我们讨论了估算动作值的 TD 预...
时序差分 （Q-learning && SARSA）
一起加油~
05-23 2756
时序差分方法 时序差分方法是强化学习理论中最核心的内容，是强化学习领域最重要的成果，没有之一。与动态规划的方法和蒙特卡罗的方法比，时序差分的方法主要的不同点在值函数估计上面。 动态规划方法计算值函数是通过下式： V(St)←Eπ[Rt+1+γV(St+1)]=∑aπ(a∣St)∑s′,rp(s′,r∣St,a)[r+γV(s′)]V\left(S_{t}\right) \leftarrow E_{\pi}\left[R_{t+1}+\gamma V\left(S_{t+1}\right)\right]=\s
基于时序差分的无模型强化学习：Q-learning 算法详解
python_plus的博客
09-05 1487
本文主要探讨无模型强化学习中的时序差分方法，重点介绍了 Q-learning 算法。通过阐述 Q-learning 的核心原理、状态-动作值函数的更新方式，以及其在离线策略中的应用，本文展示了该算法在复杂环境中寻找最优策略的强大能力。此外，还对比了 Q-learning 与其他强化学习方法的异同，强调了其在探索与利用平衡、样本复杂度上的优势。
强化学习时序差分算法之Q-learning算法——以悬崖漫步环境为例
佚名
08-01 1208
打印出的回报是行为策略在环境中交互得到的，而不是Q-learning算法在学习的目标策略的真实回报，目标策略打印出来如上所示，发现其更偏向于走在悬崖边上，这与Sarsa算法得到的比较保守的策略相比更优。基于时序差分算法的强化学习算法除了Sarsa算法以外还有一种著名算法为Q-learning算法，为离线策略算法，与在线策略算法Sarsa算法相比，其时序差分更新方式变为。3.Q-learning算法实现。2.悬崖漫步环境实现环节。4.打印目标策略函数。6.程序主体部分实现。
一文读懂时序差分算法（Q-learning算法）—强化学习(4)
最新发布
wh1236666的博客
07-22 750
Q-learning 是 “理想主义者”，只追求最终最优；Sarsa 是 “现实主义者”，会考虑实际执行中的每一步。在需要安全探索的场景（如机器人避障），Sarsa 更合适；在追求最终最大奖励的场景（如游戏得分），Q-learning 更有优势。，核心是通过 “试错” 学习在不同状态下选择最优动作，最终找到能获得最大累积奖励的策略。老鼠不管下一步会不会碰壁，只要知道某个方向 “理论上” 能到奶酪就会尝试。老鼠会先看下一步要走的方向是否安全，再决定当前动作是否值得更新。Q-learning 是一种经典的。
强化学习-chapter7-时间差分学习-2-Qlearning
Rsbstep的博客
03-30 664
Sarsa 能够估计给定策略的动作值，它必须与策略改进步骤相结合，才能找到最优策略。Q-learning可以直接估计最优动作值，进而得到最优策略。
强化学习数学基础(七)——时序差分
ArtoriaLili的博客
02-10 1778
时间差分算法,TD 算法是一种结合了动态规划（DP）和蒙特卡罗（MC）方法思想的强化学习算法，它能够在不需要完整环境模型的情况下，通过与环境的交互学习得到最优策略，用于估计值函数等强化学习中的关键量.
强化学习：时间差分法总结（悬崖）
qq_36795658的博客
09-06 902
相关代码链接：https://pan.baidu.com/s/1otkNz0QeqzYbKD9ON2Xy5A 提取码：brus TD预测：TD(0)： 虽然蒙特卡洛 (MC) 预测方法必须等到阶段结束时才能更新值函数估值，但是时间差分 (TD) 方法在每个时间步之后都会更新值函数。 对于任何固定策略，一步 TD（或TD(0)）保证会收敛于真状态值函数，只要步长参数足够小。 在实践...
增强学习（五）----- 时间差分学习(Q learning, Sarsa learning)
wenyusuran的专栏
01-04 1541
  接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点，对于动态规划算法有如下特性： 需要环境模型，即状态转移概率PsaPsa 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping)，即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数。 相对的，蒙特卡罗方法的特点则有： 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我...
强化学习8-时序差分控制离线算法Q-Learning
weixin_30915951的博客
02-22 355
Q-Learning和Sarsa一样是基于时序差分的控制算法，那两者有什么区别呢？ 这里已经必须引入新的概念 时序差分控制算法的分类：在线和离线 在线控制算法：一直使用一个策略选择动作和更新价值函数，如Sarsa 离线控制算法：两个策略，一个选择新的动作，一个更新价值函数，如Q-Learning Q-Learning简介 在S下基于ε-贪心策略选择动作A，执行A，...
时间差分法与Q学习算法
qq_39573785的博客
01-16 662
带有离散动作的强化学习问题通常可以建模为马尔可夫决策过程，但如果我们得代理最初不知道转移概率和奖励是多少， 它必须至少经历一次每个状态和每个过渡一次才能知道奖励，并且如果要对过渡概率进行合理的估计，则必须多次经历。
《强化学习》中的时序差分控制：Sarsa、Q-learning、期望Sarsa、双Q学习 etc.
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
01-22 2148
学习了 Sutton 的《强化学习（第二版）》第6章时序差分学习的控制部分，将笔记提炼如下：Sarsa、Q-learning、期望Sarsa、双 Q 学习。
强化学习笔记(五)......基于时间差分的Qlearning强化学习方法
hold_on_me的专栏
09-02 875
解决强化学习的训练问题有很多种方法，本节用时间差分方法Qlearning算法来对一个简单的迷宫问题进行求解。 迷宫问题的地图简单描述如下。 异策略的Qlearning方法更新动作值函数更新公式如下: 简单的说明一下，就是通过概率模拟状态s的时候，选择执行动作a，到达了状态s’,再利用状态s’处的最大动作值函数Q(s’,a’)来更新Q(s, a)的值，但是因为是模拟，所以不能直接用Q(...
python强化学习之Q-learning算法
weixin_45776027的博客
05-31 4724
强化学习是什么？ 简单来说就是通过感知周围环境而行动，以取得最大化收益的一个过程。 其中Q-learning算法的感知状态为离散，无规律。 华丽的分割线--------------------------------------------------------------------------- 一. 组成 首先介绍一下强化学习最重要的几个部分： 智能体(agent)：可以是一个简单的算法，通常输入为state,输出为policy（规则） 状态集(states)： 为智能体的输入 动作集(action
【强化学习笔记】5.2 无模型的强化学习方法-时间差分之Sarsa算法代码实现
AITBOOK
06-11 629
时间差分之Sarsa算法代码实现 原理见【强化学习笔记】5.1 无模型的强化学习方法-时间差分算法
基于Q-Learning的迷宫求解强化学习实践
本文所涉及的“迷宫Q-Learning实践”项目，正是强化学习基础算法——Q-Learning在具体应用场景中的典型实现，具有极高的教学价值和实践指导意义。该案例以一个简单的二维迷宫环境为背景，通过训练智能体（即机器人）...
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