Q-Learning 是一种强化学习算法，它通过学习最大化长期奖励来选择动作。以下是一些关于 Q-Learning 的基本概念和步骤。

基本概念

  • 状态 (State): 环境在某一时刻的状态。
  • 动作 (Action): 从当前状态可以采取的动作。
  • 奖励 (Reward): 采取某个动作后，环境给出的奖励。
  • Q-值 (Q-Value): 表示在某个状态下采取某个动作的期望奖励。

Q-Learning 步骤

  1. 初始化 Q-值表。
  2. 选择一个动作。
  3. 执行动作，并观察奖励和下一个状态。
  4. 更新 Q-值。
  5. 重复步骤 2-4，直到达到终止条件。

示例

假设我们有一个简单的环境，其中有两个状态：A 和 B。状态 A 可以采取动作 X 或 Y，状态 B 只能采取动作 Z。

# 初始化 Q-值表
Q = {
    'A_X': 0,
    'A_Y': 0,
    'B_Z': 0
}

# ... (省略其他代码)

# 更新 Q-值
Q['A_X'] = (1 - alpha) * Q['A_X'] + alpha * (reward + gamma * max(Q['B_Z']))

扩展阅读

更多关于 Q-Learning 的内容，请参考 Q-Learning 教程。

图片

Q-Learning 算法流程图