一、前述
本文通過乙個案例來講解q-learning
二、具體
1、案例
假設我們需要走到5房間。
轉變為如下圖：先構造獎勵，達到5，即能夠走得5的action則說明獎勵比較高設定成100，沒有達到5說明獎勵比較低，設定成0。
q-learning實現步驟：
2、案例詳解：
第一步的q(1,5)：最開始的q矩陣都是零矩陣，迭代完之後q（1,5）是100
第二次迭代：依舊是隨機
收斂的意思是最後q基本不變了，然後歸一化操作，所有值都除以500，然後計算百分比。
則最後的分值填充如下：
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