【强化学习】之Q-learning

参考链接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-1-A-q-learning/

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名词解释

Q-Learning 解释

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名词解释

解释一下莫烦大神中的一些名字

s 表示状态的意思（state）探索者在哪一种状态；或者说是步（step）探索者走到了第几步。

s1表示第1步，s2表示第2步

action （a）采取的动作

reward（r）奖励

gamma 是对未来 reward 的衰减值

Q:Q表，这个是初始化的一个表格，然后根据Q-Learning的决策过程中，不断地更新Q表，最终得到适用于某种场景的用于决策的Q表

Q-Learning 解释

Q-Learning的决策算法：90%取决于Q表中每一步的最大值所代表的action，同时10%取决于Q表中随机状态。（ε-greedy）

完整流程：

流程解释：

1. 初始化状态s
2. 在s中选择动作action
3. 根据action（a）获取下一个状态s'和reward（r）
4. 获取max Q(s')，并根据gamma，reward，Q(s,a)，进行更新Q(s,a)
5. 尽管s'已经知道了max Q(s') 的action（a），但是并不会根据max Q(s')采取下一步动作，他的下一步动作是根据上面的加粗字
6. s <- s' 将s'赋值给s  （然后开始选action）
7. 重复3,4,5,6