Основные принципы работы Q-Learning

Q-learning использует так называемую Q-таблицу (или функцию), которая содержит оценку ценности (Q-значение) для каждого состояния и действия. Когда агент принимает какое-либо действие, он получает награду, которая используется для обновления значений в Q-таблице с использованием формулы:

Процесс обучения заключается в том, чтобы агент экспериментировал с действиями, получал награды, обновлял Q-значения и таким образом учился принимать более выгодные решения на основе опыта.

Применение Q-Learning

Q-learning применяется в широком спектре задач, где необходимо принять решение в динамично изменяющейся среде. Примеры применения включают:

1. Игры: Q-learning активно используется для создания агентов, которые обучаются играть в игры, например, в шахматы, го, видеоигры и т.д. Агент может играть в игру, экспериментировать с различными стратегиями и на основе полученных наград постепенно улучшать свои действия, становясь всё более эффективным игроком.

2. Робототехника: В робототехнике Q-learning применяется для обучения роботов, которые должны ориентироваться в пространстве, избегать препятствий, находить путь или выполнять другие сложные задачи. Например, робот может учиться, как эффективно двигаться по комнате, избегая столкновений.

3. Оптимизация бизнес-процессов: Q-learning используется для создания моделей, которые могут помогать оптимизировать такие процессы, как управление запасами, распределение ресурсов, маршрутизация, динамическое ценообразование и др.

4. Автономные транспортные системы: Агент может обучаться принимать решения о маршруте или действиях, чтобы минимизировать время в пути, избегать пробок или предсказывать поведение других участников движения.

Предположим, что задача заключается в том, чтобы агент прошёл лабиринт. Лабиринт состоит из клеток, каждая из которых может быть либо пустой (свободной), либо содержать стену, которая блокирует движение. Агент должен научиться проходить лабиринт, начиная с одной клетки и двигаясь к цели. Каждое действие может быть направлено в одну из четырёх сторон: вверх, вниз, влево или вправо.

1. Инициализация: Агент начинает с инициализированной Q-таблицей, где значения всех состояний и действий равны нулю.

2. Выбор действия: В процессе обучения агент выбирает действие, используя стратегию ε-реже (ε-greedy). Это означает, что с вероятностью ε агент будет выбирать случайное действие (исследование), а с вероятностью 1-ε – наилучшее действие на основе текущих значений в Q-таблице (эксплуатация).

3. Получение награды: После выполнения действия агент получает награду (например, +1 за движение в пустую клетку и -1 за столкновение со стеной).

4. Обновление Q-таблицы: Агент обновляет значения в Q-таблице с использованием формулы Q-learning, учитывая полученную награду и наилучшую стратегию для следующего состояния.

5. Повторение: Агент повторяет процесс, взаимодействуя с окружающей средой, обновляя Q-таблицу, пока не достигнет цели или не выполнит достаточное количество шагов.

В результате обучения, когда агент выполнит достаточно шагов, его стратегия будет ориентирована на выбор оптимальных действий для достижения цели, избегая столкновений со стенами.

Пример кода Q-Learning для задачи CartPole

Давайте возьмём другую задачу для применения алгоритма Q-learning. Рассмотрим задачу Maze Navigation (навигация по лабиринту), где агент должен найти выход из лабиринта, начиная с одной клетки. Лабиринт состоит из клеток, и агент может двигаться вверх, вниз, влево или вправо. Задача будет заключаться в том, чтобы агент научился искать оптимальный путь к выходу, используя награды за правильные действия и штрафы за неправильные.