RLproject_强化学习_

强化学习是一种人工智能领域的学习方法，它通过与环境的交互来学习最优策略，以最大化长期奖励。在这个RLproject中，我们关注的是三种强化学习算法：Q-learning、Sarsa以及Sarsa_λ。 Q-learning是一种离策略（off-policy）学习算法，它的目标是构建一个Q表，其中包含了在每个状态s下执行每个动作a将带来的未来奖励的期望值。Q-table通过不断迭代更新，逐渐逼近最优策略。更新公式通常为Q(s, a) <- Q(s, a) + α[r + γ maxQ(s', a') - Q(s, a)]，其中α是学习率，γ是折扣因子，r是当前获得的奖励，s'是下一个状态。 Sarsa则是一种随策略（on-policy）学习算法，它直接更新当前策略下的Q值。Sarsa算法的更新公式稍有不同，为Q(s, a) <- Q(s, a) + α[r + γ Q(s', a') - Q(s, a)]，这里的a'是根据当前策略在状态s'选择的动作，而不是最优动作。 Sarsa_λ，即Sarsa的Lambda返回版本，引入了eligibility traces的概念，这允许算法考虑过去的动作对当前Q值的影响。λ是eligibility trace的衰减因子，使得算法能够在更长的时间尺度上进行学习，同时保持一定的稳定性。更新公式包括eligibility trace e(s, a)，使得算法在每次更新时不仅考虑当前状态，还考虑了过去的状态动作对。 在提供的代码中，Sarsa_lambda.py、Sarsa.py和Qlearning.py分别实现了这三种算法。这些Python文件可能包含了环境的模拟、策略选择、Q值或eligibility trace的更新以及学习过程的迭代。代码使用说明.txt文件则会指导用户如何运行这些代码，理解其工作原理，并可能包含了一些示例环境和参数设置。 在深入研究这些代码之前，建议先了解强化学习的基本概念，包括马尔科夫决策过程（MDP）、状态、动作、奖励、策略和价值函数等。理解每种算法的核心思想和更新规则，然后通过阅读代码来观察它们如何在实际问题中应用这些概念。此外，注意代码中的学习率、折扣因子、ε-greedy策略等超参数，它们对算法性能有很大影响，可以通过调整这些参数找到最佳平衡。