Q-Learning 是一种强化学习算法，它通过学习在给定状态下采取哪个动作可以得到最大的奖励来训练智能体。下面是一些关于 Q-Learning 的基本概念：

基本概念

  • 状态（State）：智能体所处的环境描述。
  • 动作（Action）：智能体可以采取的行动。
  • 奖励（Reward）：智能体采取动作后获得的奖励，用于指导智能体的学习过程。
  • 策略（Policy）：智能体根据当前状态选择动作的规则。

Q-Learning 工作原理

  1. 初始化 Q 值表，表示在给定状态下采取某个动作的预期奖励。
  2. 在智能体与环境交互的过程中，根据 Q-Learning 算法更新 Q 值表。
  3. 当智能体到达一个状态时，根据策略选择一个动作，并执行该动作。
  4. 根据执行的动作获得奖励，并更新 Q 值表。

优势

  • 无需环境模型：Q-Learning 不需要环境模型，只需要环境反馈的奖励信息。
  • 易于实现：Q-Learning 的实现相对简单，易于理解和实现。

![Q-Learning 算法流程图](https://cloud-image.ullrai.com/q/Q-Learning_Process Diagram/)

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