Q-learning算法用于大猩猩优化算法

Q-learning算法并不是用于大猩猩优化算法。Q-learning是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）问题。它通过学习一个Q值函数来进行决策，其中Q值表示在特定状态下采取特定动作的预期回报。

大猩猩优化算法（Gorilla Optimization Algorithm, GOA）是一种基于大猩猩行为的启发式优化算法，用于解决优化问题。它通过模拟大猩猩族群的行为来进行搜索和优化。

虽然两者都是优化算法，但它们的方法和应用领域是不同的，Q-learning主要用于强化学习问题，而GOA主要用于解决优化问题。