强化学习qlearning

强化学习中的Q-Learning是一种记录行为值的方法，用于解决智能体在与环境交互过程中通过学习策略以达成回报最大化的问题。Q-Learning基于马尔可夫决策过程的假设，通过记录智能体在不同状态下采取不同动作所获得的收益的期望值，即Q值。算法的目标是寻找一个策略，使得智能体能够最大化未来获得的回报。Q-Learning的算法流程主要是通过构建一个Q-table来存储Q值，并根据Q值选择能够获得最大收益的动作。\[2\]

强化学习是一种通过与环境交互获得奖赏指导行为的学习方法。与监督学习不同，强化学习中的强化信号是环境提供的对动作好坏的评价，而不是告诉系统如何产生正确的动作。强化学习的目标是使智能体获得最大的奖赏。由于外部环境提供的信息有限，强化学习系统必须通过自身的经验进行学习。通过不断试错的方式，强化学习系统在行动-评价的环境中逐渐获得知识，并改进行动方案以适应环境。\[3\]

总结来说，强化学习是一种通过与环境交互获得奖赏指导行为的学习方法，而Q-Learning是强化学习中的一种主要算法，用于记录行为值并寻找最优策略。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [强化学习--QLearning](https://blog.csdn.net/wangaolong0427/article/details/124241284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【强化学习】 Q-Learning](https://blog.csdn.net/haha0332/article/details/112967024)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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