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Q-learning

Q-learning与Sarsa算法辨析

这个是Q-learing的一个算法，根据代码，它就是，先设定训练100次，然后，给它一个随机的状态，这里我们假设状态6就是终点，那么走迷宫的时候，如果没走到6，就要一直走下去，，所以里面还要用到一个while循环，然后在每个状态的时候，找一个非负的动作，存储在数组里，（算是合理动作的集合吧），下一个 ......
算法 Q-learning learning Sarsa

强化学习Q-Learning和DQN算法

1 Q-Learning 强化学习中有state和action的两个重要概念。而Q-Learning算法就是用来得到在state上执行action的未来预期奖励。具体的算法流程如下： 初始化一个Q-table。 在当前状态\(s\)选择一个动作\(a\)。 执行动作\(a\)，转移到新的状态\(s' ......
算法 Q-Learning Learning DQN

浅谈在Q-learning中加入nn网络

现在想实现一个基础的强化学习CartPole。我要使用c语言完成整个项目，方便后续部署到开发板(也许方便吧)。 现在已经完成： 模拟cart(车)和pole(杆)的运动部分，根据位置,速度,角度,角速度四个特征量来动态更新，使用静态结构体变量在程序中全局的共享和访问这些值。 可视化部分，选用2D游戏 ......
Q-learning learning 网络

Q-learning and RL implementation

Aim: Train a model to properly play vintage video games... Deep Q-learning Algo~ Very short Brief of Notations: {A,pi(Policy),Q(quality of action-at a ......
implementation Q-learning learning and RL

基于时态差分法的强化学习：Sarsa和Q-learning

时态差分法（Temporal Difference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的强化学习问题。 下面是最简单的T ......
差分法 时态 Q-learning learning Sarsa

Reinforcement Learning之Q-Learning - Python实现

- **算法特征** ①. 以真实reward训练Q-function; ②. 从最大Q方向更新policy $\pi$ - **算法推导** **Part Ⅰ: RL之原理** 整体交互流程如下, 定义策略函数(policy)$\pi$, 输入为状态(state)$s$, 输出为动作(action ......
Learning Reinforcement Q-Learning Python

强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析

# 强化学习基础篇[2]：SARSA、Q-learning算法简介、应用举例、优缺点分析 # 1.SARSA SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法，通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。它由Rummery 和 Niran ......
优缺点 算法 Q-learning learning 基础

基于RL(Q-Learning)的迷宫寻路算法

强化学习是一种机器学习方法，旨在通过智能体在与环境交互的过程中不断优化其行动策略来实现特定目标。与其他机器学习方法不同，强化学习涉及到智能体对环境的观测、选择行动并接收奖励或惩罚。因此，强化学习适用于那些需要自主决策的复杂问题，比如游戏、机器人控制、自动驾驶等。强化学习可以分为基于价值的方法和基于策 ......
迷宫 算法 Q-Learning Learning RL

基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究

代码关键词：需求响应 强化学习 动态定价 编程语言：python平台 主题：16、基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究 代码内容： 代码提出了一种考虑服务提供商（SP）利润和客户（CUs）成本的分层电力市场能源管理动态定价DR算法。 用强化学习（RL）描述了动态定价问题为离 ......
算法 Q-learning learning 需求 动态

利用强化学习Q-Learning实现最短路径算法

如果你是一名计算机专业的学生，有对图论有基本的了解，那么你一定知道一些著名的最优路径解，如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法和a*算法(A-Star)等。 这些算法都是大佬们经过无数小时的努力才发现的，但是现在已经是人工智能的时代，强化学习算法能够为我们提出和前辈一样好的解决方案吗? ......
算法 Q-Learning Learning
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