Q-Learning算法
Q-Learning算法概述
基本概念
Q-Learning是一种基于值迭代的强化学习算法，它通过不断更新状态-动作值函数（Q函数）来学习最优策略。 Q-Learning是一种无模型（model-free）的算法，不需要环境模型，可以直接从经验中学习。
核心思想：通过时序差分学习更新Q值，逐步逼近最优策略。
算法原理
1. Q值更新公式
Q(s,a) ← Q(s,a) + α[r + γ·max(Q(s',a')) - Q(s,a)]
2. 参数说明
α: 学习率，γ: 折扣因子，r: 即时奖励
3. 探索策略
ε-贪婪策略平衡探索与利用
4. 收敛性
在满足条件下保证收敛到最优策略
优势与特点
1. 无模型学习
不需要环境模型，直接从经验中学习
2. 离线学习
可以使用历史数据进行学习
3. 收敛性保证
在适当条件下保证收敛到最优策略
4. 简单实现
算法简单，易于理解和实现
应用场景
游戏AI
如Atari游戏、棋类游戏等
机器人控制
路径规划、动作控制
资源调度
任务分配、负载均衡
推荐系统
个性化推荐、广告投放