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确定性清洁机器人的Q-learning(无模型值迭代)算法:使用Q-learning和epsilon-greedy探索的强化学习示例-matlab开发

上传者: weixin_38723516 | 上传时间:2018/5/18 20:31:30 | 文件大小:3KB | 文件类型:ZIP
确定性清洁机器人的Q-learning(无模型值迭代)算法:使用Q-learning和epsilon-greedy探索的强化学习示例-matlab开发
Q-learningwithepsilon-greedyexploreAlgorithmforDeterministicCleaningRobotV1确定性清洁机器人MDP清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。
状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。
机器人可以向左移动或向左移动正确的。
第一个(1)和最后(6)个状态是终端状态。
目标是找到最大化报答的最优策略从任何初始状态。
这里是Q-learningepsilon-greedy探索使用算法(在强化学习中)。
算法2-3,来自:@book{busoniu2010reinforcement,title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划},作者={Busoniu,Lucian和Babuska,Robert和DeSchutter,Bart和Ernst,Damien 本软件ID:19227450

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