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进阶阶段（一）——Q-Learning算法
一、Q-Learning的更新Q值的公式
在基础阶段我们已经学习了基于模型的动态规划算法，了解了值迭代的概念。Q-Learning的思想就是根据值迭代得到的。但要前面的值迭代每次都对所有状态和动作的Q值更新一遍，这在现实中可行性并不高。Q-Learning只使用有限的样本进行操作。
那么，怎么处理？Q Learning提出了一种更新Q值（在某个时刻在状态s下采取动作a的长期回报。）的办法：
上面的公式含义就是：
现在的Q值=原来的Q值+学习率*（立即回报+Lambda*后继状态的最大Q值-原来的Q值）
我们分析以上公式可知，为了得到最优策略Policy，我们需要估算每一个状态下每一种选择的Q值，而每一个时刻的Q值和当前得到的立即回报Reward以及下一个时刻的Q值有关。那么这种“自举现象”怎么实现呢？
二、Q-Learning的存储Q值的Q-Table
对于Q-Learning，首先就是要确定如何存储Q值，最简单的想法就是用矩阵（Q-Table），我们使用一个很大的表格，横列代表s，纵列代表a，里面的数字代表Q值，如下表示：
Q-Learning的目的是学习方法就是建立一个以State为行、Action为列的Q-Table，通过每个动作带来的奖赏不断更新Q-Table中的Q值，从而获得特定State下、特定Action的Q值。
Q-Learning是off-policy的，因为它的行动策略和评估策略不是一个策略。
Q-Learning中每次采取Action的行动策略是ε-greedy策略，即要保持探索和利用的微妙平衡；
而在学习更新Q表的时候使用的评估策略是贪婪策略，即永远将最好的动作记录在Q-Table中。
三、Q-Learning的更新Q值的算法流程
Q-Learning的更新Q值得算法流程为：
在上述算法中我们可以看出选择动作的时候使用的是ε-greedy策略，在更新Q值的公式中我们使用的是maxQ值，所以它是off-policy的，在上述过程中我们引入了如下两个概念：
Q现实：采取该动作获得的立即回报以及和下一个状态动作的Q值的加权和（Agent的经历中实际采取该动作后得到的Q值）
Q估计：从Q-Table中获得的当前状态和动作下的Q值（Agent学得的Q-Table中记录的Q值）
我们分析算法流程具体如下：
四、Q-Learning的工程化的执行流程
1、初始化阶段：
该阶段是每个程序都必备的阶段，在该阶段Q-Learning会建立并且初始化一个Q-Table，其中的Q值全部初始化为0：
2、训练学习阶段：
训练学习阶段是程序进入一个双重循环中，开启多个回合的训练中，在每个回合的训练中，有会进行很多步的学习。
以下列举一个步骤：
假设此时处于s1，先根据当前的Q-Table以及ε-greedy策略选取一个动作，此时每一个Q值都是0，随机选择即可。
假设选择a2，得到reward为1，后继状态s3。
利用Q值更新公式更新Q值，计算出新的Q值为1，则表格变为了：
此时状态变为了s3。
如此重复上述step，直到Q值不断收敛到一个稳定值即可。
详细的工程化细节，可以参考我的博客：莫烦Python代码实践（一）——Q-Learning算法工程化解析