q-learning的一个解释性例子

资 源 简 介

q-learning的一个解释性例子

详 情 说 明

Q-learning是一种经典的强化学习算法，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下通过一个简单的网格世界例子解释其核心思想：

假设有一个4x4的网格环境，智能体从起点出发，目标是找到到达终点的最短路径。每个网格单元代表一个状态，智能体可以采取上、下、左、右四种动作。每当智能体移动到非终点格子时，会获得-1的奖励（鼓励减少步数），到达终点则获得+10的奖励。

Q-learning的核心是维护一个Q表，记录每个状态-动作对的价值（即Q值）。算法通过以下步骤更新Q值： 探索与利用：智能体以一定概率随机选择动作（探索）或选择当前Q表中最高价值的动作（利用）。 Q值更新：每次动作后，根据即时奖励和下一状态的最大Q值，按公式更新当前Q值，公式为：新Q值 = 旧Q值 + 学习率 × (奖励 + 折扣因子 × 下一状态最大Q值 - 旧Q值)。 收敛：重复上述过程直至Q表稳定，最终通过选择每个状态下Q值最高的动作形成最优路径。

在提供的MATLAB示例中，代码可能实现了类似网格世界的模拟，通过可视化Q表更新过程或路径选择结果，直观展示Q-learning如何逐步收敛到最优策略。运行结果通常会显示训练前后智能体的路径对比，验证算法有效性。

扩展思考：Q-learning的局限性在于状态空间较大时Q表存储效率低，此时可结合深度学习（如DQN）进行改进。