Q-learning 算法工作原理

本文提供了一份易于理解的Q-learning算法教程,深入浅出地讲解了该算法的工作原理,适合初学者快速入门。

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   这篇教程通俗易懂,是一份很不错的学习理解 Q-learning 算法工作原理的材料。

### Q-learning算法工作原理 #### 3.1 定义与目标 Q-learning属于基于价值的强化学习方法,旨在通过迭代更新策略来最大化累积奖励。该算法试图找到最优的行为价值函数\(Q^*(s, a)\),表示在给定状态\(s\)执行行动\(a\)后的预期回报总和[^1]。 #### 3.2 行动价值函数 对于任意一对状态-动作\((s,a)\),存在一个对应的数值称为行动价值或简称Q值。此值反映了当处于特定的状态并选择某个行为时所能期待得到的最大化未来折扣奖励总额。随着经验积累,这些估计逐渐逼近真实情况下的最佳可能结果[^2]。 #### 3.3 更新机制 每当智能体在一个环境中经历一次交互周期(感知当前状况、做出决定、观察后果以及接收即时回馈),便会依据下面的经验回放公式调整相应条目的估值: \[Q(s_t, a_t) \leftarrow Q(s_t, a_t)+\alpha[r_{t+1}+\gamma max_a(Q(s_{t+1},a))-Q(s_t,a_t)]\] 这里, - \(r_{t+1}\)代表立即收到的报酬; - \(\alpha\)是学习率参数控制新旧信息融合程度; - \(\gamma\)作为衰减因子衡量长远利益的重要性; - 而内部求极大运算符确保每次只考虑最有利后续步骤的影响。 ```python import numpy as np def q_learning_update(q_table, state, action, reward, next_state, alpha=0.1, gamma=0.9): best_next_action = np.argmax(q_table[next_state]) td_target = reward + gamma * q_table[next_state][best_next_action] td_error = td_target - q_table[state][action] # Update the Q-value using TD error and learning rate q_table[state][action] += alpha * td_error return q_table ```
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