Q學習

Q - 學習是強化學習的一種方法 。 Q - 學習就是要記錄下學習過的策略 ， 因而告訴智能體什麼情況下采取什麼行動會有最大的獎勵值 。 Q - 學習不需要對環境進行建模 ， 即使是對帶有隨機因素的轉移函數或者獎勵函數也不需要進行特別的改動就可以進行 。 對於任何有限的馬可夫決策過程 （ FMDP ） ， Q - 學習可以找到一個可以最大化所有步驟的獎勵期望的策略 。 ， 在給定一個部分隨機的策略和無限的探索時間 ， Q - 學習可以給出一個最佳的動作選擇策略 。 「 Q 」 這個字母在強化學習中表示一個動作的期望獎勵 。