【机器学习】Q-Learning详细介绍

Q-learning

Q-learning 是一种机器学习方法，它使模型能够通过采取正确的操作来迭代学习和改进。 Q-learning属于强化学习的算法
通过强化学习，可以训练机器学习模型来模仿动物或儿童的学习方式。好的行为会得到奖励或加强，而坏的行为会受到劝阻和惩罚
通过强化学习的状态-动作-奖励-状态-动作形式，训练方案遵循一个模型来采取正确的动作。 Q-learning 提供了一种无模型的强化学习方法。没有环境模型来指导强化学习过程。代理——在环境中运行的 AI 组件——反复学习并自行预测环境。
Q-learning 还采用了一种离策略的方法来强化学习。 Q-learning方法旨在根据其当前状态确定最佳动作。 Q-learning 方法可以通过开发自己的一套规则或偏离规定的策略来实现这一点。因为 Q-learning 可能会偏离给定的策略，所以不需要定义的策略。

一、Q-Learning如何工作

Q-learning 模型在迭代过程中运行，涉及多个组件协同工作以帮助训练模型。迭代过程涉及代理通过探索环境进行学习，并随着探索的继续更新模型。 Q-learning 的多个组成部分包括：

• Agents：Agents是在环境中行动和操作的实体。
• State：State是标识代理在环境中的当前位置的变量。
• Actions：actions是代理处于特定状态时的操作。
• Rewards：强化学习中的一个基本概念是为代理人的行为提供正面或负面响应的概念。
• Episodes：Episodes是当代理不能再采取新行动并最终终止时。
• Q-values：Q-values用于衡量特定状态下的动作的指标。

以下是确定 Q-values的两种方法：

• Temporal difference：时间差异公式通过比较与先前状态和动作的差异来合并当前状态和动作的值来计算 Q -values。
• Bellman’s equation：数学家理查德·贝尔曼 (Richard Bellman) 于 1957 年发明了这个方程式，作为最佳决策的递归公式。在 q-learning上下文中，贝尔曼方程用于帮助计算给定状态的值并评估其相对位置。具有最高值的状态被认为是最佳状态。

Q-learning模型通过反复试验来学习任务的最佳行为。 Q-learning过程涉及通过学习最佳动作价值函数或 Q-function来建模最佳行为。该函数表示状态 s 中动作 a 的最佳长期价值，并随后在每个后续状态中遵循最佳行为。

Bellman’s equation
Q(s,a) = Q(s,a) + α * (r + γ * max(Q(s’,a’)) - Q(s,a))

该等式分解如下：

• Q(s, a) 表示在状态 s 中采取行动 a 的预期奖励。
• 该动作收到的实际奖励由 r 引用，而 s’ 指的是下一个状态。
• 学习率是 α，γ 是折扣因子。
• 状态 s’ 中所有可能的动作 a’ 的最高预期奖励由 max(Q(s’, a’)) 表示。

二、什么是Q-table

• Q-table包括列和行，其中包含特定环境中每个状态的最佳行为的奖励列表。Q-table可帮助代理人了解在不同情况下哪些行动可能会带来积极的结果。
• 表格的行代表代理可能遇到的不同情况，列代表它可以采取的行动。当代理与环境交互并以奖励或惩罚的形式接收反馈时，Q-table中的值会更新以反映模型学到的内容。
• 强化学习的目的是通过Q-table来帮助选择动作，逐步提升性能。有了更多的反馈，Q-table就会变得更加准确，因此代理可以做出更好的决策并获得最佳结果。
• Q-table与Q函数的概念直接相关。 Q-function是一个数学方程式，它将环境的当前状态和正在考虑的行动作为输入。然后，Q-function生成输出以及特定状态下该动作的预期未来奖励。 Q-table允许代理查找任何给定状态-动作对的预期未来奖励，以走向优化状态。

三、Q-learning算法流程

Q-learning算法过程是一种交互式方法，代理通过探索环境并根据收到的奖励更新 Q-table来学习。其中算法过程中涉及的步骤包括：

• Q-table 初始化 第一步是创建 Q-table，作为跟踪每个状态下的每个动作和相关进度的地方
• Observation. 代理需要观察环境的当前状态
• Action.智能体选择在环境中行动。动作完成后，模型会观察该动作是否对环境有益。
• Update.采取行动后，用结果更新 Q-table
• Repeat 重复步骤 2-4，直到模型达到预期目标的终止状态。

四、Q-learning有什么优势

强化学习的 Q-learning 方法可能具有潜在优势，原因有以下几个：

• 无模型. 无模型方法是 Q-learning 的基础，也是某些用途的最大潜在优势之一。 Q-learning 代理不需要关于环境的先验知识，而是可以在训练时了解环境。无模型方法特别适用于环境的底层动态难以建模或完全未知的场景。
• 离轨策略优化. 该模型可以优化以获得最佳结果，而无需严格遵守可能无法实现相同程度优化的策略。
• 灵活性. 无模型、离轨策略使 Q-learning 能够灵活地处理各种问题和环境。
• 离线训练. Q-learning 模型可以部署在预先收集的离线数据集上。

五、Q-learning有什么弊端

强化模型机器学习的 Q-learning 方法也有一些缺点，例如：

• 过高估计问题：因为Q-learning在更新Q函数的时候使用的是下一时刻最优值对应的Q值，而这个最优值可能是不准确的，从而导致了过高估计。
• 性能：Q-learning需要一个Q table,在状态很多的情况下，Q table会很大，查找和存储都需要消耗大量的时间和空间。
• 维度灾难：Q-learning 可能面临称为维数灾难的机器学习风险。维数灾难是高维数据的问题，其中表示分布所需的数据量呈指数增长。这可能会导致计算挑战和准确性下降。

六、Q-learning案例

Q-learning 模型可以改进各种场景中的流程。以下是 Q-learning 使用的几个示例：

• 能源管理：Q-learning 模型有助于管理不同资源的能源，例如电力、天然气和水务设施。 IEEE 的 2022 年报告提供了一种精确的方法来集成能源管理的 Q-learning模型。
• 金融：基于 Q-learning 的训练模型可以构建决策辅助模型，例如确定买卖资产的最佳时机。
• 游戏：Q-learning 模型可以训练游戏系统，使其在玩各种游戏时达到专家级的熟练程度，因为模型会学习最佳策略来推进。
• 推荐系统： Q-learning模型可以帮助优化推荐系统，例如广告平台。例如，推荐经常一起购买的产品的广告系统可以根据用户的选择进行优化。
• 机器人技术： Q-learning模型可以帮助训练机器人执行各种任务，例如物体操纵、避障和运输。
• 自动驾驶：自动驾驶汽车使用许多不同的模型，而 Q-learning 模型帮助训练模型做出驾驶决策，例如何时切换车道或停止。
• 供应链管理：作为供应链管理一部分的商品和服务流可以通过 Q-learning 模型得到改善，以帮助找到产品上市的优化路径。

七、Q-learning的Python实现

Python 是机器学习最常用的编程语言之一。初学者和专家通常使用 Python 来应用 Q-learning 模型。对于 Python 中的 Q-learning 和任何数据科学操作，用户需要 Python 在具有 NumPy（数值 Python）库的系统上编写，该库为与 AI 一起使用的数学函数提供支持。使用 Python 和 NumPy，可以通过几个基本步骤建立 Q 学习模型：

• 定义环境：为状态和动作创建变量以定义环境。
• 初始化Q-table：Q-table的初始条件设置为零。
• 设置超参数：在 Python 中设置参数以定义剧集数、学习和探索率。
• 执行Q-learning算法：智能体随机或根据当前状态的最高 Q-value选择一个动作。采取行动后，Q-table会更新结果。

八、Q-learning应用

在应用 Q-learning 模型之前，首先了解问题以及如何将 Q-learning 训练应用于该问题至关重要。

使用标准代码编辑器或集成开发环境在 Python 中设置 Q-learning 以编写代码。要应用和测试 Q-learning 模型，请使用机器学习工具，例如 Farama Foundation 的 Gymnasium。其他常用工具包括开源 PyTorch 机器学习应用程序框架，以支持包括 Q-learning 在内的强化学习工作流程。

原文链接：https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/Q-learning