Q-Learning 是一种强化学习算法，它通过不断试错来学习如何在给定环境中做出最佳决策。以下是关于 Q-Learning 的一些基本概念和原理。

Q-Learning 基本概念

  • 状态（State）：环境中的一个特定情况，可以用一组特征来描述。
  • 动作（Action）：在给定状态下可以采取的操作。
  • 奖励（Reward）：采取动作后，系统获得的奖励或惩罚。
  • 策略（Policy）：在给定状态下采取动作的规则。
  • 价值函数（Value Function）：表示在给定状态下采取特定动作的期望奖励。

Q-Learning 工作原理

  1. 初始化 Q 表，Q 表是一个二维数组，行数表示状态的数量，列数表示动作的数量。
  2. 选择一个状态 s，并随机选择一个动作 a。
  3. 执行动作 a，并获得奖励 r。
  4. 更新 Q 表：Q[s][a] = Q[s][a] + α * (r + γ * max(Q[s''][a'']) - Q[s][a])，其中 α 是学习率，γ 是折扣因子。
  5. 选择下一个状态 s'，并重复步骤 2-4，直到达到终止状态。

例子

假设有一个简单的迷宫，迷宫的每个单元格都有两个可能的动作：向右或向下。目标是到达迷宫的出口，并获得奖励。

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/maze/" alt="Maze"/></center>

在这个例子中，Q-Learning 会学习如何选择最佳的动作来达到出口。

扩展阅读

如果你对 Q-Learning 感兴趣，以下是一些相关的学习资源：

希望这些信息能帮助你更好地理解 Q-Learning。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。