用R语言实现Q学习

百度百科：R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

众所周知，R语言的优势是进行统计分析和数据可视化，那要是把它像java、python一样进行编程去实现机器学习算法，会怎么样呢？本文使用R语言来实现Q学习算法，看看它在算法编程方面的可行性和有效性。不了解Q学习算法原理的读者可以看看相关资料。

一、案例介绍与环境参数设置

假设仓库中有两种货物A和B，均可进行零库存管理，库存环境的约束条件为：

当且仅当 时库存达到最优状态。

目的是使用Q学习算法后能够输出任意初始状态到达零库存状态的调整方案。

1.状态的划分

为了将本案例库存环境划分为有限状态，一方面，库存的变化量默认以整数为单位，实现离散化处理；另一方面，两货物实施零库存管理时相互影响。

综合考虑两种货物变化情况，建立二维直角坐标系，横纵坐标分别表示A和B的库存量wA和wB，其中 且均为整数，坐标系中每个点均表示一个状态量，故系统状态可表示为 。系统一共可分为11×11=121个状态，其中最优零库存状态s*=(2,3)，如下图所示。