标签：结束 action 根据 基础算法 学习 贪婪 isod 问题 基本
对于增强学习的控制问题，有两个著名的基础算法：Sarsa、Q-Learning
(1) Sarsa 算法流程：
对于所有状态 s 以及动作 a 进行任意初始化，将所有终止状态的 Value-Action 值设为0
迭代每一训练集episode：
初始化状态 S
根据策略Q，按照当前的状态 S，选择动作 A（如：小概率-贪婪算法）
迭代训练集的每一步：
采取动作A， 观察奖励值 R 和下一步状态 S’
根据策略Q，按照下一状态 S’，选择动作 A‘（如：小概率-贪婪算法）
Q(S,A) := Q(S,A) + α[R+γQ(S‘,A‘) - Q(S,A)]
S := S‘
A := A‘
直到状态S 结束
(2) Q-Learning 算法流程：
对于所有状态 s 以及动作 a 进行任意初始化，将所有终止状态的 Value-Action 值设为0
迭代每一训练集 episode：
初始化状态 S
迭代训练集的每一步 step：
根据策略Q，按照下一状态 S，选择动作 A（如：小概率-贪婪算法）
采取动作A， 观察奖励值 R 和下一步状态 S’
Q(S,A) := Q(S,A) + α[R+γmax(Q(S‘,a)) - Q(S,A)]
S := S‘
直到状态S 结束
标签：结束 action 根据 基础算法 学习 贪婪 isod 问题 基本
原文地址：http://www.cnblogs.com/swagger2016/p/7534754.html
