Q - learning 算法是什么
Q - learning 算法是什么
Q - learning 算法是一种经典的无模型强化学习算法,由克里斯·沃特金斯(Chris Watkins)在 1989 年提出。它被广泛应用于解决各种决策问题,尤其适用于智能体在环境中通过与环境交互来学习最优策略的场景。下面从基本概念、核心公式、算法流程和特点几个方面为你详细介绍:
基本概念
在强化学习的框架下,存在一个智能体(Agent)和一个环境(Environment)。智能体在环境中处于不同的状态(State),并可以采取各种行动(Action)。当智能体在某个状态下采取一个行动后,环境会给予智能体一个奖励(Reward),同时智能体转移到一个新的状态。智能体的目标是通过不断地与环境交互,学习到一种策略,使得在长期内获得的累积奖励最大化。
Q - learning 算法的核心是学习一个 Q 值函数 Q (
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