Q-Learning 是一种强化学习算法，它通过预测动作的价值来学习如何在给定环境中做出最佳决策。以下是一些关于 Q-Learning 的基础知识和实践教程。

基础概念

  • Q-Table: 存储每个状态和动作的 Q 值的表格。
  • Q-值: 表示在特定状态下采取特定动作的预期回报。
  • 学习率 (α): 控制新信息对 Q-值的影响程度。
  • 折扣因子 (γ): 控制未来回报的重要性。

实践步骤

  1. 定义环境和状态空间：确定你的环境有哪些状态，以及每个状态可以采取哪些动作。
  2. 初始化 Q-Table：为每个状态-动作对分配一个初始 Q-值。
  3. 选择动作：根据 Q-Table 选择一个动作。
  4. 更新 Q-Table：根据新的状态和回报来更新 Q-值。
  5. 重复步骤 3 和 4：直到达到某个终止条件。

示例代码

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相关资源

  • 强化学习基础
  • [Python 强化学习库](/community/abc_compute_forum/project_c/tutorials/reinforcement_learning Libraries)

Q-Learning 示例