TensorFlow 强化学习 Q-Learning 教程 🧠

什么是 Q-Learning？

Q-Learning 是一种经典的无模型强化学习算法，通过让智能体学习状态与动作的Q值（预期累积奖励）来决策。无需环境模型，直接与环境交互即可训练。

快速入门步骤

1. 环境设置
   安装 TensorFlow：

   pip install tensorflow
   

   📌 点击此处查看 TensorFlow 官方安装指南

2. 核心概念

   • 状态（State）：环境的当前情况
   • 动作（Action）：智能体可执行的操作
   • 奖励（Reward）：环境对动作的反馈
   • Q值表（Q-Table）：存储状态-动作对的预期奖励
     👁️ Q_learning_流程图

3. 实现框架
   使用 TensorFlow 的 tf.keras 构建 Q-Learning 网络：

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(24, input_shape=(state_size,), activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(actions_size, activation='linear')
   ])
   

   📌 Q_learning_代码示例

4. 训练与优化

   • 通过经验回放（Experience Replay）提升稳定性
   • 使用目标网络（Target Network）减少波动
     📊 Cart_Pole_环境

扩展学习

• 深度 Q 网络（DQN）进阶：
  探索 DQN 在复杂环境中的应用
• 实时策略优化技巧：
  查看 TensorFlow 强化学习最佳实践

适用场景

🎮 游戏AI训练 | 🤖 机器人路径规划 | 📈 金融决策模型
💡 Q_learning_应用场景