强化学习三个基础算法
时间: 2024-07-06 16:01:07 浏览: 190
强化学习是一种机器学习方法,其中智能体通过与环境的交互来学习如何采取行动以最大化长期奖励。以下是强化学习中的三个基础算法:
1. **Q-learning**:这是一种基于值的方法,它使用一个Q-table(状态-动作值函数)来存储每个状态和动作对应的预期未来奖励。智能体根据当前状态选择动作,并根据结果更新Q值,目标是找到一个最优策略,使得长期奖励最大化。
2. **策略梯度(Policy Gradient)**:这是一种直接优化策略的方法,它试图直接学习一个参数化的策略函数,该函数告诉智能体在每个状态下应该采取哪种行动。算法通过估计策略对期望奖励的梯度来迭代地改进策略,直到找到一个全局最优策略。
3. **蒙特卡洛方法(Monte Carlo Learning)**:这种方法强调基于经验的学习,它通常与动态规划结合,如SARSA或Deep Q-Network(DQN)。智能体通过完整模拟一次任务序列(rollout),计算整个路径的回报,然后用这个回报来调整策略或值函数,从而逐渐提高性能。
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