Q学习例子

最新推荐文章于 2025-05-30 09:02:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47898971/article/details/121908031
本文通过一个建筑物中5个房间的例子，解释了Q学习如何帮助机器人从状态2学习到达目标状态5。介绍了Q-table的初始化和更新过程，通过不断随机选择初始状态并根据R-table进行转移，逐步优化Q-table，最终实现无监督学习的目标。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

假设建筑物中有5个房间，如上图所示。我们将每个房间的编号设为0到4.建筑物的外部可以被认为是一个大房间（5）。当然，5号房间的回报率为100，其他所有与目标房间的直接连接奖励为100。

Q（1,5）= R（1,5）+ 0.8 * Max [] = 100 + 0.8 * 0 = 100

机器人从状态2开始，我们希望他能够学习到房子外面状态5。

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weixin_44196792的博客
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参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/Maggie_zhangxin/article/details/73481417 实现的内容很简单，存为.m文件可以直接在matlab上运行，就是利用Q学习（Q learning）完成自主路径寻优简单示例，并进行可视化，Q学习部分参考了如上链接中的内容，供大家交流学习使用，请多提宝贵意见 如图为最终路径，红色方框代表机器人，绿色区域代表障碍...
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