Q-Learning算法

Q-Learning算法是一种强化学习算法，用于解决Markov决策过程（MDP）问题。该算法通过学习Q值函数来确定最佳的动作选择策略。Q值函数表示在当前状态下，采取某个动作所得到的预期回报。在Q-Learning算法中，智能体通过不断地与环境交互，收集经验，并根据该经验更新Q值函数。

具体来说，Q-Learning算法通过如下公式更新Q值函数：

Q(s,a) = Q(s,a) + α(r + γmaxQ(s',a') - Q(s,a))

其中，s表示当前状态，a表示当前采取的动作，r表示采取该动作后获得的即时回报，s'表示下一个状态，a'表示在下一个状态下采取的动作，α是学习率，γ是折扣因子，用于平衡即时回报和未来回报的重要性。

通过不断地迭代更新Q值函数，最终可以得到最优的Q值函数，并根据该函数确定最佳的动作选择策略。