强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境交互来学习最优策略。Q-Learning 是一种常用的强化学习算法，它通过预测未来奖励来指导智能体的决策。

什么是 Q-Learning？

Q-Learning 是一种无监督的学习算法，它通过预测每个状态-动作对的 Q 值来学习最优策略。Q 值代表了在特定状态下采取特定动作的预期回报。

Q-Learning 的基本原理

  1. 状态-动作空间：定义智能体可以处于的所有状态以及可以采取的所有动作。
  2. Q 值表：一个表格，用于存储每个状态-动作对的 Q 值。
  3. 学习过程：智能体在环境中进行交互，通过经验不断更新 Q 值表。

Q-Learning 的优势

  • 易于实现：Q-Learning 的算法相对简单，易于理解和实现。
  • 无需完整模型：Q-Learning 不需要完整的环境模型，只需要对状态和动作进行采样。
  • 适用于复杂环境：Q-Learning 可以应用于具有复杂状态空间和动作空间的环境。

示例：使用 TensorFlow 实现 Q-Learning

在 TensorFlow 中，我们可以使用以下代码来实现一个简单的 Q-Learning 示例：

# 示例代码

查看完整示例

扩展阅读

Q-Learning 示例