Q-learning 核心算法 Q-table

资 源 简 介

Q-learning 核心算法 Q-table

详 情 说 明

Q-learning是一种经典的强化学习算法，其核心在于通过Q-table来存储和更新状态-动作对的价值。Q-table本质上是一个二维表格，其中行代表环境的不同状态，列代表可能采取的动作，单元格中存储的Q值表示在该状态下采取该动作的长期回报期望。

算法通过不断与环境交互来更新Q-table中的值。每次智能体选择一个动作后，都会获得即时奖励并转移到新状态，然后根据贝尔曼方程更新对应的Q值。这个更新过程结合了当前获得的即时奖励和未来可能获得的最大回报的折现值。

动作值函数的更新是Q-learning的关键，它确保了算法能够逐步收敛到最优策略。通过不断迭代，Q-table最终会反映出在每个状态下采取各个动作的真实价值，此时选择Q值最大的动作就能得到最优策略。

Q-learning的优势在于其表格形式的直观性和理论上的收敛保证，但同时也面临着状态空间过大时的存储和计算效率问题。这种基础算法为后续深度Q网络等高级强化学习方法奠定了基础。