Q-Learning 值超出阈值
在实施 Q-Learning 时,您遇到了 Q 值变得过大的问题,导致溢出。为了解决这个问题,让我们检查一下基本概念和潜在问题:
奖励函数
提供的奖励函数为每个时间步分配正奖励,促进长期比赛重于胜利。这是不可取的,因为应该激励代理去争取胜利。
更新方程
问题的关键在于 Q 值的更新方程:
agent.values[mState] = oldVal + (agent.LearningRate * (agent.prevScore + (agent.DiscountFactor * reward) - oldVal))
这里,agent.prevScore 代表前一个状态动作的奖励。但是,在您的实现中,您将其设置为上一步的 Q 值(即 oldVal)。这个错误会导致 Q 值无限增加。
解决方案
通过将 agent.prevScore 分配给上一步的奖励来纠正此错误后,代理的行为正常化。更新后的 Q 值现在反映了预期的总奖励,激励智能体追求胜利。
Q 值范围
在典型的 Q-Learning 问题中,Q-价值受到最大可能的奖励和惩罚的限制。在您的情况下,奖励函数将 Q 值限制为 [-1, 1],因为它为失败分配 -1,为获胜分配 1。然而,在其他场景中,范围可能更大甚至无界。预期总奖励是确定 Q 值范围的关键因素。
通过解决这些问题,您已经成功实施了 Q-Learning,现在可以训练一个以更具战略性的方式进行游戏的智能体,优先考虑赢得长时间游戏。
以上是为什么我的 Q-Learning 价值观呈爆炸式增长?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Go的错误接口定义为typeerrorinterface{Error()string},允许任何实现Error()方法的类型被视为错误。使用步骤如下:1.基本检查和记录错误,例如iferr!=nil{log.Printf("Anerroroccurred:%v",err)return}。2.创建自定义错误类型以提供更多信息,如typeMyErrorstruct{MsgstringDetailstring}。3.使用错误包装(自Go1.13起)来添加上下文而不丢失原始错误信息,

对效率的Handleerrorsinconcurrentgopragrs,UsechannelstocommunicateErrors,EmparterRorwatchers,InsterTimeouts,UsebufferedChannels和Provideclearrormessages.1)USEchannelelStopassErstopassErrorsErtopassErrorsErrorsFromGoroutInestotheStothemainfunction.2)

在Go语言中,接口的实现是通过隐式的方式进行的。1)隐式实现:类型只要包含接口定义的所有方法,就自动满足该接口。2)空接口:interface{}类型所有类型都实现,适度使用可避免类型安全问题。3)接口隔离:设计小而专注的接口,提高代码的可维护性和重用性。4)测试:接口有助于通过模拟依赖进行单元测试。5)错误处理:通过接口可以统一处理错误。

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Toensureinitfunctionsareeffectiveandmaintainable:1)Minimizesideeffectsbyreturningvaluesinsteadofmodifyingglobalstate,2)Ensureidempotencytohandlemultiplecallssafely,and3)Breakdowncomplexinitializationintosmaller,focusedfunctionstoenhancemodularityandm

goisidealforbeginnersandsubableforforcloudnetworkservicesduetoitssimplicity,效率和concurrencyFeatures.1)installgromtheofficialwebsitealwebsiteandverifywith'.2)

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