强化学习 - 代理如何知道要选择哪个动作？

Question

我正在尝试理解 Q-Learning

基本更新公式：

Q(st, at) += a[rt+1, + d.max(Q(st+1, a)) - Q(st,at)]

我理解公式及其作用，但我的问题是：

代理如何知道选择Q（st，at）？

我理解代理遵循某些政策π，但您如何首先制定此政策？

• 我的代理人正在玩跳棋，所以我专注于无模型算法。
• 所有代理都知道它所处的当前状态。
• 我了解当执行操作时，您更新了实用程序，但它知道如何首先采取该操作。

目前我有：

• 检查您可以从该州进行的每一步行动。
• 选择具有最高效用的移动。
• 更新移动的实用程序。

然而，这并没有真正解决太多，你仍然陷入局部最小/最大。

所以，为了解决问题，我的主要问题是：

对于一无所知且正在使用无模型算法的代理，您是如何生成初始策略的，因此它知道要采取哪种操作？

Answer 1

该更新公式逐步计算每个州的每个行动的预期价值。贪婪的政策总是选择最有价值的行动。当您已经学习了这些值时，这是最好的策略。在学习过程中最常用的策略是ε-贪婪策略，它选择概率为1-ε的最高值动作，以及概率为ε的随机动作。