偽**如下：
initialize q(s,a) arbitrarily
repeat (for each episode):
initialize s
repeat (for each step of episode):
choose a from s using policy derived from q (e.g.,
take action a , abserve r , s'
q (s , a)
suntil s is terminal
演算法中每次更新都用到了 q 現實（r+是對未來 reward 的衰減值.
Q Learning 和SARSA演算法
q更新公式 greedy策略 在q learning的更新過程中，每一步都要根據當前的state以及q函式確定乙個合適的行動action。這裡有乙個如何平衡 經驗 和 探索 的問題。如果完全按照經驗行動，即每次都在q state,中選擇對應值最大的action，那麼很有可能一直侷限在已有經驗中，難以...
強化學習演算法 Q learning
q learning 演算法的步驟 1 給定引數lamda和獎勵矩陣r 2 令q為0 3 for each episode 3.1 隨機選擇初始的狀態s 3.2 未達到目標狀態，則執行以下幾步 1 在當前狀態s的所有可能行為中選取乙個行為a 2 按照q s，a r s，a lamda max，其中s...
強化學習 Q learning演算法
我們以乙個迷宮尋寶的遊戲為例來看什麼是 q learning。在這個遊戲中，agent 從乙個給定的位置開始，即起始狀態。在不穿越迷宮牆壁的前提下，在每個狀態時，都可以選擇上下左右四個方向走一步，或者原地不動，上下左右這四個動作的每乙個都會將 agent 帶到網格的乙個新的單元格，即新的狀態，在迷宮...