通过Q-learning深入理解强化学习

本文来自于csdn，本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning的相关知识，你将学到：（1）Q-learning的概念解释和算法详解；（2）通过 Numpy实现Q-learning。故事案例：骑士和公主 假设你是一名骑士，并且你需要拯救上面的地图里被困在城堡中的公主。你每次可以移动一个方块的距离。敌人是不能移动的，但是如果你和敌人落在了同一个方块中，你就 强化学习是一种机器学习方法，通过与环境的交互学习最优策略，以最大化长期累积奖励。Q-learning是强化学习中的一种重要算法，它通过学习一个Q函数来确定在特定状态下执行某个动作所能期望得到的最大未来奖励。 Q-learning的核心是构建并更新Q-table，这是一个表格，其中的每个条目表示在特定状态（state）下执行特定动作（action）所对应的Q值，即未来奖励的期望。Q-table的行代表所有可能的状态，列代表所有可能的动作。初始时，Q-table的值通常设置为0，随着时间的推移，通过不断与环境交互并应用贝尔曼优化方程（Bellman Equation）进行迭代更新，Q值会被逐步完善。 在骑士救公主的故事案例中，强化学习的智能体（骑士）的目标是找到最快到达城堡的路径，同时避免与敌人相遇。每一步都有相应的奖励或惩罚：前进一步扣1分，遇到敌人扣100分，到达城堡得100分。智能体通过Q-learning算法学习最佳路径，一开始可能会随机探索，随着时间的推移，通过Q-table学习到哪些动作在哪些状态下是最优的。 Q-learning算法的步骤如下： 1. 初始化：创建一个Q-table，大小为状态数量乘以动作数量，所有值设为0。 2. 探索与利用：在每个时间步，智能体根据ε-greedy策略选择动作。在初期，ε值较高，智能体会更多地进行随机探索；随着学习的进行，ε值逐渐减小，智能体会更多地依赖已学习到的Q值进行“利用”。 3. 执行动作：智能体执行选择的动作，观察新状态和得到的即时奖励。 4. 更新Q值：使用贝尔曼方程更新Q-table中的Q(s, a)值，公式为：Q(s, a) <- Q(s, a) + α * (r + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a))，其中α是学习率，γ是折扣因子，r是即时奖励，s'是新状态，a'是在新状态下可能的最佳动作。 通过不断地执行以上步骤，智能体能够逐步学习到最优策略，即在每个状态下选择能带来最大累计奖励的动作。在骑士救公主的问题中，Q-learning会帮助智能体学习到避开敌人的安全路径，最终成功抵达城堡。 Q-learning的优势在于它不需要模型（model-free），即不需要知道环境的具体动态模型，只需通过与环境的交互来学习。然而，这种方法在处理大型或连续状态空间时可能会变得效率低下，因为它需要存储和更新每个状态-动作对的Q值。为了解决这个问题，研究者提出了许多改进方法，如深度Q网络（DQN），它结合了深度学习，使智能体能在高维复杂环境中有效地学习。