强化学习之 Q-Learning 教程

Q-Learning 是一种在强化学习中广泛使用的算法，它通过学习值函数来指导智能体进行决策。以下是 Q-Learning 的基本概念和步骤。

1. Q-Learning 简介

Q-Learning 是一种无模型学习方法，它通过与环境交互来学习最优策略。在 Q-Learning 中，我们定义一个 Q-函数，它表示在给定状态下采取某个动作的期望回报。

2. Q-Learning 算法步骤

1. 初始化 Q-表，设置所有 Q 值为 0。
2. 选择一个初始状态 S。
3. 选择一个动作 A，可以使用 ε-greedy 策略。
4. 执行动作 A，得到新的状态 S' 和回报 R。
5. 更新 Q-表：Q(S, A) = Q(S, A) + α[R + γ * max(Q(S', A')) - Q(S, A)]。
6. 设置 S' 为新的状态 S，重复步骤 3 到 5，直到满足终止条件。

3. ε-greedy 策略

ε-greedy 策略是一种在探索和利用之间取得平衡的策略。在 ε-greedy 策略中，我们以概率 ε 选择一个随机动作，以 1-ε 的概率选择一个具有最大 Q 值的动作。

4. 实际应用

Q-Learning 在许多领域都有应用，例如机器人导航、游戏人工智能、股票交易等。

机器人导航示例

5. 扩展阅读

如果您想深入了解 Q-Learning，可以阅读以下教程：

• 深度强化学习入门教程

希望这个教程对您有所帮助！