QLearning

迷宫寻宝游戏

我们这里有一个最简单的2*2的迷宫，左上角为起点（1），右下角为宝藏（4），要提防的就是左下角的陷阱（3）。作为高智商物种，我们一眼就可以看出来最优路径就是1-2-4，而对于计算机则不然，他刚开始对这些没有任何的概念，这些信息都要它自己探索获得，或者我们直接把环境信息构建好告诉他。

在上面这个例子中，我们要设计奖惩规则，比如，我们的目标是最少步骤内拿到宝贝同时还要避免掉坑（陷阱）里去，所以呢我们把每走一步奖赏设为-1，掉坑里的话奖励他-10，拿到宝贝的话奖励+10。单纯的定个奖惩规则还不够，我们还要告诉机器这边寻宝地形情况是怎样情况的，在每个状态可以有哪些行动，然后每个行动又会走到哪里去等等，这些都需要我们事先定义好！所以我就感觉这一开始就是一件工作量很大的事情，而且一般情况下将某个具体的环境转化成为计算机能理解的信息（例如通过向量，矩阵或者神经网络，它们都是一个具体或者抽象的对应形式）也不是一件容易的事情。anyway，具体的转换方法会在后边代码中显示，我们move on ！
3.Q-Learning算法：
这里，你只需要知道这个所谓的Q-Learning只是强化学习中在探寻最优策略时候所用的众多算法中的一种……类似的还有价值迭代，策略迭代等，以后会逐步涉及。Q-Learning的基本步骤如下：

1. 第一步
   （1）初始化Q-table矩阵，在上边例子中，我们有四个状态（s1，s2，s3，s4），然后在每个状态都有五中行动方式（上，下，左，右，不动），所以呢，这个Q-table就是一个45的矩阵，行为四个状态，列为五种行动方式。最开始呢，电脑是没有任何概念的，认为这些状态和行动都没啥区别，数值表现都是0。
   （2）除了初始化Q-table，我们还要把游戏的规则说明白了，即定义奖赏机制，就是那个走一步-1，掉坑里-10，拿到宝贝+10的规则，我们也要通过矩阵（45）表示出来。
   （3）另外还有游戏的地形是怎样的，即哪个状态下执行某个动作后会进入哪个新状态。

2.第二步
针对每一个episode（一次从开始到结束的过程），选择起始state。在这里的话我们是从左上角state1开始，就是确定的了，可能以后更高端的是随机选吧。选择当前state下的一个可能的action，目前这里边就用相同概率去做选择，复杂一点的选不同action的概率可以不一样。（如贪心算法）。
作为上步action的结果，转移到下一个状态s’
再次基于目前状态s’去选择一个行动a’
使用BellmanEquation（贝尔曼方程）更新Q-table。这里提到贝尔曼方程，这是什么鬼？这可以说是Q-learning的一个核心了。其方程如下：Q(s,a)=r+γ(max(Q(s′,a′))其中，s:当前状态state；a:从当前状态下，采取的行动action；s’:今次行动所产生的新一轮state；a’:次回action；r:本次行动的奖励reward，是进到一个状态马上就能获得的奖励；γ：折扣因数，表示对长远利益的看重程度，其中0表示只看重下一步奖励（目光短浅），1表示看重整体的奖励情况（目光长远）。
将进入的下一个状态设为当前状态，不断迭代
如果达到目标状态，结束算法。

最后

以上就是时尚烧鹅为你收集整理的强化学习例子QLearning的全部内容，希望文章能够帮你解决强化学习例子QLearning所遇到的程序开发问题。

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