假设有这样的房间 如果将房间表示成点，然后用房间之间的连通关系表示成线，如下图所示： ...

1. 前言 Q-Learning算法也是时序差分算法的一种，和我们前面介绍的SARAS不同的是，SARSA算法遵从了交互序列，根据当前的真实行动进行价值估计；Q-Learning算法没有遵循交互序列，而是在当前时刻选择了使价值最大的行动。 2. Q-Learning Q-Learning算法 ...

许久没有更新重新拾起，献于小白 这次介绍的是强化学习　　Q-learning，Q-learning也是离线学习的一种 关于Q-learning的算法详情看 传送门 下文中我们会用openai gym来做演示 简要 q-learning的伪代码先看这部分，很重要 简单 ...

https://blog.csdn.net/Young_Gy/article/details/73485518 强化学习在alphago中大放异彩，本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手，然后针对state过多的问题引入q-network，最后通过两个 ...

在上一篇文章中介绍了MDP与Bellman方程，MDP可以对强化学习的问题进行建模，Bellman提供了计算价值函数的迭代公式。但在实际问题中，我们往往无法准确获知MDP过程中的转移概率$P$，因此无法直接将解决 MDP 问题的经典思路 value iteration 和 policy ...

Q学习动作探索策略中的ep-greepy,以ep的概率进行随机探索，以1-ep的概率以最大值策略进行开发，因为设定的迭代次数比较多，所以肯定存在一定的次数去搜索不同的动作。 1）Python版本 b站上的学习教程https://blog.csdn.net/qq_36124802/article ...

/intro_q_learning） 这是一个二维的问题，不过我们可以把这个降维，变为一维的问题。 感谢：https:// ...