QLearning算法实现：Python代码实战_q-learning 算法代码

Q-Learning算法实现：Python代码实战

1. 背景介绍

1.1 强化学习概述

强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,它研究如何让智能体(Agent)在与环境的交互过程中学习最优策略,以获得最大的累积奖励。与监督学习和非监督学习不同,强化学习不需要预先准备好训练数据,而是通过不断地试错和探索来学习。

1.2 Q-Learning算法简介

Q-Learning是强化学习中一种非常经典和有效的无模型(model-free)算法,由Watkins在1989年首次提出。它通过学习动作-状态值函数Q(s,a)来寻找最优策略。Q值表示在状态s下采取动作a可以获得的长期累积奖励的期望。Q-Learning的核心思想是通过不断更新Q值来逼近最优Q函数,进而得到最优策略。

1.3 Q-Learning的优势

• 简单易实现:Q-Learning算法流程清晰,代码实现相对简单。
• 通用性强:适用于离散状态和动作空间的各类问题。
• 理论保证:在一定条件下,Q-Learning算法可以收敛到最优策略。
• 样本效率高:通过经验回放等机制,可以提高样本利用效率。

2. 核心概念与联系

2.1 智能体(Agent)与环境(Environment)

智能体是强化学习的主体,可以感知环境状态,并根据策略选择动作与环境交互,获得即时奖励,目标是获得最大的累积奖励。环境与智能体交互,给出下一个状态和即时奖励。

2.2 状态(State)、动作(Action)和奖励(Reward)