强化学习的q学习算法

资 源 简 介

强化学习的q学习算法

详 情 说 明

Q学习是一种经典的强化学习算法，它的核心思想是通过不断与环境交互来学习最优策略。该算法基于马尔可夫决策过程(MDP)的框架，通过建立Q值表来评估在特定状态下采取某个动作的长期价值。

Q学习的工作流程可以概括为：智能体在环境中观察当前状态，根据某种策略选择动作，执行该动作后获得即时奖励并转移到新状态。算法会记录这个经验，并更新对应状态-动作对的Q值。Q值的更新遵循贝尔曼方程，综合考虑当前奖励和未来可能获得的最大回报。

在动作选择方面，Q学习通常采用ε-贪婪策略，即在探索和利用之间取得平衡。开始时智能体会更多地探索随机动作，随着学习的深入，逐渐偏向选择已知最优的动作。这种机制保证了算法既能充分探索环境，又能有效利用已有知识。

Q学习的一个重要特性是它属于离线学习算法，这意味着它可以学习最优策略而不需要遵循该策略。它通过维护Q值表来间接表示策略，最终可以通过选择每个状态下具有最高Q值的动作来获得最优策略。