【Python强化学习】时序差分法Sarsa算法和Qlearning算法在冰湖问题中实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~时序差分算法时序差分法在一步采样之后就更新动作值函数Q(s,a)，而不是等轨迹的采样全部完成后再更新动作值函数。在时序差分法中，对轨迹中的当前步的(s,a)的累积折扣回报G，用立即回报和下一步的(s^′,a^′)的折扣动作值函数之和r+γQ(s^′,a^′)来计算，即：G=r+γQ(s^′,a^′)在递增计算动作值函数时，用一个[0,1]之间的步长α来....
深度强化学习中利用Q-Learngin和期望Sarsa算法确定机器人最优策略实战（超详细 附源码）
需要源码和环境搭建请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、Q-Learning算法Q-Learning算法中动作值函数Q的更新方向是最优动作值函数q，而与Agent所遵循的行为策略无关，在评估动作值函数Q时，更新目标为最优动作值函数q的直接近似，故需要遍历当前状态的所有动作，在所有状态都能被无限次访问的前提下，Q-Learning算法能以1的概率收敛到最优动作值函数和最优策略下图是估算最优策略的....
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