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1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：  2.算法涉及理论知识概要        Q-learning是一种离散时间强化学习算法，无需模型即可直接从环境中学习最优策略。当应用于小车弧线轨迹行驶控制时，其核心任务是让小车自主学习如何控制转向和速度，以在

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：      算法涉及理论知识概要       基于Q-learning的强化学习方法应用于小车倒立摆控制系统，是通过让智能体（即控制小车的算法）在与环境的交互过程中学习到最优的控制策略，以保持倒立摆在不稳定平衡状态下的直立。Q-l

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：   2.算法涉及理论知识概要       Q-Learning是强化学习中的一种重要算法，它属于无模型（model-free）学习方法，能够使智能体在未知环境中学习最优策略，无需环境的具体模型。将Q-Learning应用于路线规划和避障策略中，智能体（如机

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AI|强化学习|qlearning之前跟着莫烦python用numpy和pandas来做强化学习的qtable，感觉pandas太反人类了，这次把他课上的例子用python原生的字典来做qtable重新写了一份，便

1.算法概述假设我们的行为准则已经学习好了,现在我们处于状态s1,我在写作业,我有两个行为a1,a2,分别是看电视和写作业,根据我的经验,在这种s1状态下,a2写作业

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作者：vivo互联网算法团队-ShenJiyi本文根据沈技毅老师在“2022vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成。混排层负责将多个异构队列的结果如广告、游戏、自然量等进行融合，需

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主要是强化学习的课程，作业中涉及到了QLearning和Sarsa算法，特此记录。宝藏博主的强化学习专栏中包含了这两个算法的讲解，极为清晰，非常推荐。链接：机器学习+深度学习+强化学

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