强化学习--值函数

值函数与长期满意度
最新推荐文章于 2025-05-03 12:01:03 发布
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#强化学习 #值函数

值函数

相对于奖励函数这种即时的衡量方式，值函数是一种长期的衡量方式。值函数就是从当前的状态开始到将来的某个状态下的累计奖励值。 它是一种从当前状态开始到所有可能的状态的长期满意度的衡量

强化学习——值函数与Bellman方程
CodeTutor
12-19 3万+
在强化学习中，agent和环境之间进行一系列交互：在每个时刻tt，根据环境的状态和奖励，agent采取某一行为；这个行为会作用到环境中，环境改变状态并对agent进行奖励。agent的目标是最大化累积奖励。1 MDP马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)是对环境的建模。 MDP是一个五元组<S,A,P,R,γ><{\cal S}, {\cal A}, {\c
强化学习（二）：价值函数
zkpeace
07-26 2105
本文章收录在黑鲸智能系统知识库-黑鲸智能系统知识库成立于2021年，致力于建立一个完整的智能系统知识库体系。我们的工作：收集和整理世界范围内的学习资源，系统地建立一个内容全面、结构合理的知识库。 作者博客：途中的树 书接上回强化学习（一）: Agent - Environment框架 强化学习中需要通过评估行为的价值来生成政策π\piπ,行为aaa 的价值可以用Q(a)Q(a)Q(a)来表示。 行为价值如何评估 行为价值方法可以对每个aaa设置一个值 评估来自环境的反馈，可以揭示出与情况sss和基.
David Silver《强化学习RL》第六讲 价值函数的近似表示
xyk_hust的博客
01-16 1485
之前的内容都是讲解一些强化学习的基础理论，这些知识只能解决一些中小规模的问题，很多价值函数需要用一张大表来存储，获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作（Table Lookup），这对于那些状态空间或行为空间很大的问题几乎无法求解，而许多实际问题都是这些拥有大量状态和行为空间的问题，因此只掌握了前面5讲内容，是无法较好的解决实际问题的。本讲开始的内容就主要针对如何解决实际问题。 本讲主...
强化学习中的值函数
ahah12345678的博客
10-28 593
其中隐含了从集合A(s)中采取的动作a，从集合S（在离散问题的情况下，从S+）中选取的下一个状态s0，以及从集合R中获得的回报r。请注意，在最后一个方程中，我们将两个求和合并成一个，一个是对所有s0值的求和，另一个是对所有r值的求和，合并成对所有可能值的求和。例如，如果代理遵循策略π并保持每个状态的实际回报的平均值，那么当遇到该状态次数足够多时，平均值将收敛于状态的值vπ(s)。同样，我们定义了在状态下执行动作a的值的策略π，表示为qπ(s, a)，作为从s开始，执行动作a，之后遵循策略π的预期回报。
【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
12-10 3775
在强化学习中，为了评估策略 π 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。
人工智能-强化学习-基于强化学习的空战对抗
01-01
基于强化学习的空战对抗 利用值函数逼近网络设计无人机空战自主决策系统，采用epsilon贪婪策略，三层网络结构。 其中包含了无人机作为质点时的运动模型和动力学模型的建模。 由于无人机作战的动作是连续并且复杂的...
人工智能-项目实践-强化学习-基于强化学习的空战对抗.zip
12-14
人工智能-项目实践-强化学习-基于强化学习的空战对抗 利用值函数逼近网络设计无人机空战自主决策系统，采用epsilon贪婪策略，三层网络结构。 其中包含了无人机作为质点时的运动模型和动力学模型的建模。 由于无人机...
强化学习--基于值函数的强化学习算法
秋曾万的博客
09-03 7133
在基础篇里我们已经介绍了，当我们得到一个最优值函数的时候，直接在每个状态下取使q(s,a)q(s,a)q(s,a)值最大的action就能得到一个最优的策略，于是一个求解最优策略的问题可以完完全全等效于一个寻找最优值函数的问题。 本节就来探究寻找最优值函数的方法 基于蒙特卡洛方法的理论 回忆状态-行为值函数： qπ(s,a)=Eπ[∑k=0∞γkRt+k+1|St=s,At=a](37...
人工智能-强化学习-DDPG-demo
03-05
强化学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过与环境的交互，让智能体学习如何在给定的情况下采取最优的行动以获得最大奖励。DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是强化学习中的一种算法，用于解决连续动作...
matlab实现强化学习路径规划研究及实现-强化学习-Q-learning-路径规划-AI控制-自动化控制-matlab
03-19
通过对强化学习基本原理和流程的理解，作者探讨了环境模型、状态-动作值函数、探索与利用、奖励机制和目标最大化等多个关键概念，并在此基础上完成了详细的MATLAB实现和仿真测试。仿真实验验证了系统的有效性，显示...
基于值函数估计的强化学习算法研究_陈兴国.caj
11-19
基于值函数估计的强化学习算法研究_陈兴国.caj基于值函数估计的强化学习算法研究_陈兴国.caj基于值函数估计的强化学习算法研究_陈兴国.caj基于值函数估计的强化学习算法研究_陈兴国.caj
强化学习：值函数逼近（线性，DQN，DDQN，Dueling DQN）
燕双嘤
03-23 7658
到目前为止，一直假定强化学习任务是在有限状态上进行的，这时的值函数其实是一个表格。对于状态值函数，其索引是状态；对于行为值函数，其索引是状态行为对。值函数迭代更新的过程实际上就是对这张表进行迭代更新，获取某一状态或行为价值的时候通常需要一个查表操作。因此，前面的强化学习算法称为表格型强化学习。
强化学习笔记：策略、值函数及贝尔曼方程
chenxy_bwave的专栏
01-14 5898
本篇介绍策略、两种值函数（状态值函数和动作值函数），以及大名鼎鼎的贝尔曼方程。补充了一点关于贝尔曼方程的推导过程，希望能够帮助理解。 本文中公式编号(,)中第2部分表示对应公式（如果在原书中有的话）在原书中的编号。
强化学习--3.值函数的方法（贝尔曼方程）
最新发布
weixin_44986037的博客
05-03 982
强化学习 值函数的方法（贝尔曼方程）
强化学习（三）——价值函数近似
kmzy_hnu的博客
04-10 1442
Value Function Approximation 上一节介绍的求解强化学习问题的方法都归属于表格型方法，当问题规模很大时，求解会遇到几个问题： 太多的状态或动作需要保存在内存中 单独地求解某个状态的价值函数太慢 因此，当强化学习规模较大时，通常使用一些函数来近似价值函数，通过评估这些拟合函数来求解问题。其表达形式如下： V^(s,ω)≈V(s)Q^(s,a,ω)≈Q(s,a)π^(a,s,ω)≈π(a∣s) \hat{V}(s,\omega)\approx{V(s)} \\ \hat{Q}(s,
强化学习 值函数
weixin_30443075的博客
05-17 198
Gt = Rt + gamma * Rt+1 + gamma^2 *Rt+2 , 对未来要加一个折现率， 未来预测值是有风险的，保守起见最好加个折扣。 状态St =s 的值为： V(s) = E(Gt|St=s) , where Gt = Rt + gamma * Rt+1 + gamma^2 *Rt+2 + … 状态St=s，At=a时的值为： Q(s,a) = E(Gt|S...
强化学习-知根知底-深度理解值函数方法（一）
Dr.Zee的博客
09-29 1744
强化学习-Zee知根知底系列 搞科研、学习强化学习，重要在于知其然，然后知其所以然。 能够搞清楚，怎么实现强化学习，看源码 看论文其实就可以做到。 但是要真正的抓住核心部分的知识，还是要多做自己的仿真实验，然后认认真真的多看论文。 本系列文章，主要是针对当前主流深度强化学习的各种算法和Trick，分析其背后的原理，从而帮助你改进算法，更适应自己的环境。希望对大家有多帮助。 另外，我会将所有的文章及...
强化学习基础篇——值函数近似
weixin_73605337的博客
03-14 1310
值函数近似是强化学习应对大规模状态空间的核心技术，通过参数化函数替代表格存储，实现了从低维到高维、从离散到连续问题的扩展。线性近似提供理论保障，而非线性近似（如神经网络）在实践中展现出强大的潜力。尽管面临收敛性、探索与利用平衡等挑战，通过目标网络、经验回放等技术，值函数近似已在游戏AI、机器人控制等领域取得突破。随着深度学习与强化学习的进一步融合，值函数近似将继续推动通用人工智能的发展，尤其是在复杂环境建模、多任务泛化等方向。
深入理解强化学习——强化学习智能体的四要素：价值函数（Value Function）
冯·诺依曼
10-16 2772
收益信号表明了在短时间内什么是好的，而价值函数则表示了从长远的角度看什么是好的。简单地说，一个状态的价值是一个智能体从这个状态开始，对将来累积的总收益的期望。例如，某状态的即时收益可能很低，但它仍然可能具有很高的价值，因为之后定期会出现高收益的状态，反之亦然。用人打比方，收益就像即时的愉悦（高收益）和痛苦（低收益），而价值则是在当前的环境与特定状态下，对我们未来究竟有多愉悦或多不愉悦的更具有远见的判断。价值函数的值是对未来奖励的预测，我们用它来评估状态的好坏。Q函数是强化学习算法里面要学习的一个函数。
Python强化学习项目Q-Learning实践
2. 强化学习概念：掌握强化学习的基本概念，如智能体（agent）、环境（environment）、状态（state）、动作（action）、奖励（reward）、策略（policy）、价值函数（value function）和Q值（Q-value）等。...
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