def update(self, s0, a0, r, s1): self.q_learning(s0, a0, r, s1) self.model[(s0, a0)] = r, s1 # 将数据添加到模型中 for _ in range(self.n_planning): # Q-planning循环 # 随机选择曾经遇到过的状态动作对 (s, a), (r, s_) = random.choice(list(self.model.items())) self.q_learning(s, a, r, s_) 中for _ in range(self.n_planning)详细解释
时间: 2024-04-18 19:34:09 浏览: 15
for _ in range(self.n_planning)这一行是一个循环语句,用于执行Q-planning算法中的多次规划更新。
n_planning是一个参数,表示进行规划更新的次数。在每一次循环中,会执行以下操作:
1. 从self.model中随机选择一个曾经遇到过的状态动作对,即(s, a),其中r是奖励值,s_是下一个状态。
2. 调用self.q_learning(s, a, r, s_)函数,对选择的状态动作对进行一次Q-learning更新。这一步的目的是根据当前状态和动作的奖励值,更新Q表中对应的值。
3. 将选择的状态动作对以及奖励值和下一个状态添加到self.model中。这一步的目的是将新的经验数据加入到模型中,以备后续的规划更新使用。
通过多次循环,可以进行多次规划更新,从而进一步改进智能体的策略和价值函数估计。Q-planning算法通过随机选择曾经遇到过的状态动作对,并利用这些经验数据进行更新,可以增强智能体对不同状态和动作的理解和学习能力。