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RL-赵-(八)-ValueBased03-ActionValue估算:Q-learning函数逼近算法【目标:计算出最优“值函数”参数,通过该“值函数”计算出的Action Value最优】

发布时间:2026/9/26 6:35:06 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
RL-赵-(八)-ValueBased03-ActionValue估算:Q-learning函数逼近算法【目标:计算出最优“值函数”参数,通过该“值函数”计算出的Action Value最优】
我们知道:“TD learning”with“value function approximate”:w t + 1 = w t + α t [ r t + 1 + γ v ^ ( s t + 1 , w t ) − v ^ ( s t , w t ) ] ∇ w v ^ ( s t , w t ) \color{red}{w_{t+1}=w_t+\alpha_t\left[r_{t+1}+\gamma\hat{v}(s_{t+1},w_t)-\hat{v}(s_t,w_t)\right]\nabla_w\hat{v}(s_t,w_t)}wt+1​=wt​+αt​[rt+1​+γv^(st+1​,wt​)−v^(st​,wt​)]∇w​v^(st​,wt​)“Sarsa算法”with“value function approximate”:w t + 1 = w t + α t [ r t + 1 + γ q ^ ( s t + 1 , a t + 1 , w t ) − q ^ ( s t , a t , w t ) ] ∇ w q ^ ( s t , a t , w t ) \color{red}{w_{t+1}=w_t+\alpha_t\left[r_{t+1}+\gamma\hat{q}(s_{t+1},a_{t+1},w_t)-\hat{q}(s_t,a_t,w_t)\right]\nabla_w\hat{q}(s_t,a_t,w_t)}wt+1​=wt​+αt​[rt+1​

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