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文档简介

7Q学习算法强化学习：强化学习是程序通过经验学习行为知识的机器学习方法。智能体(Agent)以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏来指导行为，其目标是使智能体获得最大的奖赏。Q学习算法在设计强化学习系统时主要考虑以下三方面的内容：(1)如何表示状态空间和动作空间。(2)如何选择建立信号以及如何通过学习来修正不同状态—动作对的值。(3)如何根据这些值来选择合适的动作。Q学习算法Q-学习算法是强化学习算法中基于价值的算法，Q即为Q(s,a)，就是在某一个时刻的state状态下，采取动作a能够获得收益的期望，环境会根据agent的动作反馈相应的奖赏(reward)，所以算法的主要思想就是将state和action构建成一张Q表来存储Q值，然后根据Q值来选取能够获得最大收益的动作。如果有适当的方法计算出评分值Q，那么只需要找出一个合适的行动a使得Q的值为最大，这样就可以确定最优行动策略。Q学习算法Q表实际上就是状态、动作、与估计的未来奖励之间的映射表Q学习算法Q学习案例Q学习算法Q表数据Q学习算法奖励公式更新公式Q学习算法Q学习算法过程Q学习算法的基本过程如下：(1)设置参数γ，并初始化奖励矩阵R。(2)将Q表初始化为0。(3)For每一个过程随机选择一个初始状态 DoWhile(目标状态未达到)

从当前状态的所有可能的动作中，选择一个动作

使用这一个动作，达到下一个状态

在下一个状态的所有可能动作中，选一个Q值最大的动作

按奖励公式和更新公式计算Q值

设置下一个状态为当前状态 EndDoEndForQ学习算法利用矩阵Q的算法如下：(1)设置当前状态=初始状态。(2)从当前状态开始，寻找具有最高Q值的动作。(3)设置当前状态=下一个状态。(4)重复步骤(2)和(3)，直到当前状态=目标状态。Q学习算法TicTacToe学习过程在计算机博弈游戏的Q学习算法中，action可以通过可下位置来确定，state则可以通过利用Hash表计算当前局面的H

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