解释: def q_learning(self, s0, a0, r, s1): td_error = r + self.gamma * self.Q_table[s1].max( ) - self.Q_table[s0, a0] self.Q_table[s0, a0] += self.alpha * td_error 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_)
时间: 2024-04-15 17:25:31 浏览: 23
上述代码段包含两个函数:q_learning和update。
1. q_learning函数:
- 输入参数:s0(当前状态),a0(当前动作),r(奖励值),s1(下一个状态)
- 首先,计算TD误差(temporal difference error):td_error = r + self.gamma * self.Q_table[s1].max() - self.Q_table[s0, a0]。其中,self.gamma是折扣因子,self.Q_table是存储状态动作对的Q值的表。
- 然后,更新Q值:self.Q_table[s0, a0] += self.alpha * td_error。其中,self.alpha是学习率。
- 这个函数的目的是执行一次Q-learning更新,根据当前状态、动作、奖励值和下一个状态来更新Q值表。
2. update函数:
- 输入参数:s0(当前状态),a0(当前动作),r(奖励值),s1(下一个状态)
- 首先,调用q_learning函数进行一次Q-learning更新,以更新Q值表。
- 然后,将(s0, a0)作为键,(r, s1)作为值,添加到self.model中。这个self.model用于存储曾经遇到过的状态动作对以及相应的奖励值和下一个状态。
- 接下来,通过循环self.n_planning次,执行Q-planning步骤:
- 从self.model中随机选择一个曾经遇到过的状态动作对,即(s, a)和对应的(r, s_)。
- 调用q_learning函数对选择的状态动作对进行一次Q-learning更新,以进一步改进Q值表。
- 这个函数的目的是将当前的状态动作对及相关信息加入self.model,并执行多次Q-planning来进一步优化Q值表。