什么是Q学习？

Q学习（Q-Learning）是一种无模型的强化学习算法，通过让智能体在环境中学习最佳动作策略来实现目标。它不需要环境的完整模型，仅通过试错和奖励反馈更新Q值表。

核心思想

  • 🔄 动态规划：不断更新状态-动作对的预期回报值
  • 🧠 贝尔曼方程：Q(s,a) = r + γ * max(Q(s',a'))
  • 🧭 探索与利用：平衡尝试新动作和使用已知最佳动作

算法流程

  1. 初始化Q表（所有Q值设为0）
  2. 重复以下步骤：
    • 选择当前状态s的动作a（如ε-贪婪策略）
    • 执行动作a，获得奖励r和新状态s'
    • 更新Q表：Q(s,a) = Q(s,a) + α[r + γ * max(Q(s',a')) - Q(s,a)]
  3. 直到达到预设的训练轮数或收敛条件

应用场景

🎮 游戏AI（如Atari游戏） 🚗 自动驾驶路径规划 🤖 机器人导航 💡 资源分配优化

扩展阅读

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Q表
探索与利用