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本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm
 的翻译,共分两部分,第一部分为中文翻译,第二部分为英文原文。翻译时为方便读者理解,有些地方采用了意译的方式,此外,原文中有几处笔误,在翻译时已进行了更正。这篇教程通俗易懂,是一份很不错的学习理解
Q-learning 算法工作原理的材料。



第一部分:中文翻译








用python实现



QLearning: 
1. :给定参数γγ和R矩阵 
2. 初始化 Q 
3. for each episode: 
3.1随机选择一个出事状态s 
3.2若未达到目标状态,则执行以下几步 
(1)在当前状态s的所有可能行为中选取一个行为a 
(2)利用选定的行为a,得到下一个状态 。 
(3)按照 Q(s,a)=R(s,a)+γγmax{Q(s^s^,a^a^)} 
(4) s:=s^s:=s^ 
γγ 为学习参数, R为奖励机制, 为在s状态下,执行Q所得到的值。随机选择一个一个状态,即开始搜索的起点,在为100的点为终点。下面是程序。



import numpy as np

GAMMA = 0.8

Q = np.zeros((6,6))

R=np.asarray([[-1,-1,-1,-1,0,-1],

   [-1,-1,-1,0,-1,100],

   [-1,-1,-1,0,-1,-1],

   [-1,0, 0, -1,0,-1],

   [0,-1,-1,0,-1,100],

   [-1,0,-1,-1,0,100]])

def getMaxQ(state):

return max(Q[state, :])

def QLearning(state):

curAction = None

for action in xrange(6):

    if(R[state][action] == -1):

            Q[state, action]=0

        else:

            curAction = action

            Q[state,action]=R[state][action]+GAMMA * getMaxQ(curAction)

count=0

while count<1000:

    for i in xrange(6):

        QLearning(i)

    count+=1

print Q/5




第二部分:英文原文






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