Q学习算法

资 源 简 介

Q学习算法

详 情 说 明

Q学习算法是一种经典的强化学习方法，它通过学习动作价值函数（Q函数）来优化智能体在马尔可夫决策过程中的决策策略。

核心机制 Q表更新：算法维护一个状态-动作对的Q值表，通过贝尔曼方程迭代更新。Q值代表在特定状态下采取某个动作的长期预期收益。 贪婪策略：动作选择时，以一定概率（如ε-greedy）选择当前Q表中最优动作（贪婪选择），或以随机概率探索其他动作，平衡探索与利用。 收敛判断：通常通过Q值的变化幅度（如连续多次更新的差异小于阈值）或固定迭代次数来确定收敛，表明策略已趋于稳定。

实现要点 需定义环境的状态空间、动作空间及奖励函数。 学习率控制更新步长，折扣因子调节未来奖励的重要性。 贪婪策略中的ε值需随时间衰减，逐步减少随机探索。

该算法广泛应用于游戏AI、机器人控制等场景，但需注意状态空间较大时可能面临维度灾难问题。