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强化学习和智能决策:Q-Learning和Deep Q-Learning算法

强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,它通过智能体(Agent)与环境交互来学习最优决策策略,旨在最大化智能体的长期累积奖励。Q-Learning和Deep Q-Learning是强化学习中的两种关键算法,它们在智能决策领域发挥着重要作用。

一、强化学习基础

在强化学习中,智能体通过执行动作(Action)来改变状态(State),并根据状态转移获得奖励(Reward)。智能体的目标是最大化其长期累积奖励,这通常涉及到策略(Policy)的学习,即在给定状态下选择最佳动作的规则。价值函数(Value Function)预测智能体从某个状态出发,遵循特定策略所能获得的累积奖励。Q值函数,也称为动作价值函数(Action-Value Function),估计了在给定状态下采取特定动作的预期回报。

二、Q-Learning算法

Q-Learning是一种基于值迭代的无模型强化学习方法,它通过迭代更新Q值来逼近最优Q函数。算法流程包括初始化Q表、选择动作、执行动作、更新Q值等步骤。

  1. 初始化Q表:创建一个Q表,通常初始化为零或其他小的随机值。
  2. 选择动作:在每个时间步骤中,智能体根据当前状态和Q
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