Q-Learning 强化学习教程

Q-Learning 是一种基于值的方法，用于解决强化学习中的决策问题。它通过学习一个值函数来预测每个状态-动作对的期望回报。

基本概念

状态 (State): 系统在某一时刻的描述。
动作 (Action): 从当前状态中采取的操作。
回报 (Reward): 采取动作后系统获得的即时奖励。
值函数 (Value Function): 预测在给定状态下采取特定动作的长期回报。

Q-Learning 算法

Q-Learning 算法通过以下步骤进行：

初始化 Q 表：为每个状态-动作对分配一个初始值。
选择动作：根据策略选择一个动作。
执行动作并获取回报。
更新 Q 表：根据新的回报和策略更新 Q 表。
重复步骤 2-4，直到达到终止条件。

代码示例

# 假设有一个简单的环境，有两个状态和两个动作
states = [0, 1]
actions = [0, 1]
q_table = [[0, 0] for _ in range(len(states))]

# 定义 Q-Learning 算法
def q_learning(q_table, states, actions, episodes, alpha, gamma):
    for episode in range(episodes):
        state = 0
        while not is_terminal(state):
            action = choose_action(q_table, state, actions)
            next_state, reward = step(state, action)
            q_table[state][action] = (1 - alpha) * q_table[state][action] + alpha * (reward + gamma * max(q_table[next_state]))
            state = next_state

# 使用 Q-Learning 算法
q_learning(q_table, states, actions, episodes=1000, alpha=0.1, gamma=0.99)

扩展阅读

更多关于 Q-Learning 的内容，您可以参考以下教程：