近年来, 在基于Q学习算法的作业车间动态调度系统中, 状态-行动和奖励值靠人为主观设定, 导致学习效果不理想, 与已知最优解相比, 结果偏差较大. 为此, 基于作业车间调度问题的特质, 对Q学习算法的要素进行重新设计, 并用标准算例库进行仿真测试. 将结果先与已知最优解和混合灰狼优化算法、离散布谷鸟算法和量子鲸鱼群算法在近似程度、最小值方面进行比较分析. 实验结果表明, 与国内求解作业车间调度问题的Q学习算法相比, 该方法在最优解的近似程度上显著提升, 与群智能算法相比, 在大多数算例中, 寻优能力方面有显著提升.

matlab移动平均数代码机器学习 强化学习/ Q-Learning Q学习算法在Matlab中求解迷宫的实现 此MATLAB的Q学习代码已由Mohammad Maghsoudi Mehrabani编写。 它训练一个特工寻找通过20x20迷宫从起点到目标点的道路。 动作包括在迷宫中转弯和移动 代理商在某些条件下会从环境中获得回报 代理商的目标是获得最大的回报 基础图 基本地图存储在maze.txt中，其中包括起点，目标点，墙壁和障碍物。 奖励： 目标= 200 Kong= -10 油= -5 空闲细胞= -1 怎么跑 只需打开Main.m文件，然后单击“运行”按钮 在算法收敛之后，MATLAB将打印出达到目标的最佳路径 输出 ： 显示从起点到目标点的最佳路径的最佳路径-最佳路径如下所示： 图1：30次运行与每个情节的每个情节的平均累积奖励 图2：30轮vs每一集的平均步数

人工智能-项目实践-自适应学习-使用Q学习进行水声通信的自适应调制 使用Q学习进行水声通信的自适应调制 动作为调制方式，有BPSK、QPSK、8PSK三种，每种调制都有高功耗发射和低功耗发射两种模式。 状态为已使用的能量，信噪比和状态有关且加了一定程度的随机性

Q学习的冰冻湖 Q-Learning算法已在游戏《冰湖》中进行测试。 技术 该项目是通过使用nodejs和electronic的javascript实现的。 这个怎么运作 该游戏与gym.openai 相同 在这个游戏中，特工必须经过抽签才能达到目标“ G”并获得1分的奖励，否则将不给予奖励。 它可以从四个要在环境中执行的动作中进行选择，这些动作是：左移，右移，向上和向下。 字母“ S”是安全的起始位置，字母“ F”是冻结的表面，也很安全。 如果特工发现一个“ H”洞，它将掉落，结束游戏并开始下一个情节。 由于湖的表面被冻结了，特工有机会滑倒并滑到不想去的位置。 结果 通过项目中使用的参数，获得了Q表。 这是最终的Q表，代表了座席在培训阶段所获得的经验。 每一列都是业务代表根据状态可立即获得以及将来获得的奖励（向左，向右，向上和向下）采取该行动的概率。 正如所言。 而且每

一个使用查表Q学习方法进行强化学习的简单示例。 一个特工“o”在一维世界的左边，宝藏在最右边。 运行这个程序，看看代理如何改进其寻找宝藏的策略。

针对无人机辅助采集无线传感器网络数据时各节点数据产生速率随机和汇聚节点状态不一致的场景，提出基于Q学习的非连续无人机轨迹规划算法Q-TDUD，以提高无人机能量效率和数据采集效率。基于各节点在周期内数据产生速率的随机性建立汇聚节点的汇聚延时模型，应用强化学习中的Q学习算法将各汇聚节点的延迟时间和采集链路的上行传输速率归一化到奖励函数中，通过迭代计算得到最佳非连续无人机飞行轨迹。实验结果表明，与TSP- conTInues TSP、NJS- conTInues和NJS算法相比，Q-TDUD算法能够缩短无人机的任务完成时间，提高无人机能效和数据采集效率。

Q学习 使用基于Q学习的强化学习技术预测量化网格中的最短路径 该程序可用于预测有限量化网格中的最短路径。 活动区域以“绿色”突出显示，而限制区域以“黑色”突出显示。 起点用“黄色”突出显示，终点用“红色”突出显示。 RL代理的当前位置由“蓝色”颜色表示，而预测路径在右侧剪辑上以“海军蓝色”颜色绘制。 允许RL代理随机移动并探索可移动区域以填充Q矩阵。 RL代理到达目的地后，将根据R-Matrix提供奖励。 然后，RL代理从新的随机点重新开始搜索，在此它再次寻找到达目的地点的随机路径。 经过一些迭代后，预测路径（右侧）似乎收敛了，并且短路了可能的路径。 （注意：所有对角线移动和笔直移动均具有相等的权重） 编译 g ++ qlearn.cpp -o main`pkg-config --cflags --libs opencv` -std = c ++ 11 用法 ./main arenaWi

DRQN-张量流 使用Tensorflow，openai / gym和openai / retro进行深度递归Q学习 该存储库包含用于在 Atari和环境上训练DQN或DRQN的代码。 请注意，到目前为止，在Retro环境中的训练都是完全实验性的，必须包装这些环境以将动作空间减少到每个游戏所有动作的更合理的子空间。 当前实现的包装仅对SEGA Sonic环境有意义。 安装 您可以通过发出以下命令来安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 这将在没有GPU支持的情况下安装Tensorflow。 但是，我强烈建议使用带有GPU支持的Tensorflow，否则培训将花费很长时间。 有关此主题的更多信息，请参见 。 为了运行复古环境，您必须收集要玩的游戏的rom并将其导入： : 跑步 您可以通过以下方式开始培训： python main.py --

本文介绍了在线增强Q学习算法，以为未知离散时间线性系统设计H∞跟踪控制器。 构建了由原始系统和命令生成器组成的扩充系统，并引入了折现性能函数，建立了折现博弈代数Riccati方程（GARE）。 提出了GARE解的存在条件，并为折现因子找到了下界，以保证H∞跟踪控制解的稳定性。 然后推导Q函数Bellman方程，在此基础上开发了强化Q学习算法，以在不了解系统动力学的情况下学习H∞跟踪控制问题的解决方案。 提出了状态数据驱动和输出数据驱动的强化Q学习算法来寻找控制策略。 与基于值函数逼近（VFA）的方法不同，事实证明，在满足持久激励（PE）条件的探测噪声下，Q学习方案不会带来Q函数Bellman方程解的偏差，因此，收敛到名义折扣GARE解决方案。 而且，所提出的输出数据驱动方法比状态数据驱动方法更强大，因为在实际应用中可能无法完全测量整个系统的状态。 以单相电压源UPS逆变器为例，验证了所提出的Q学习算法的有效性。

强化学习简介——介绍强化学习的应用及理论 包含视频