强化学习之Q-learning

三要素：状态（state），动作（action），奖赏（reward）。更具具体情况自行进行给定。
Q更新公式：

Q是什么？动作效用函数（action-utility function）,用于评价在某一状态下采取某个动作的优劣。如果Q训练好了，之后预测时就可以按照Q进行选择动作。

详解Q更新函数：
α是学习速率；γ是折扣因子；由公式可知，α控制保留之前效果的比例，α越大，保留之前的训练效果就越少。R为奖励，是当前状态下，进行当前动作的奖励；maxa Q(S’,a)是记忆里根据当前状态和动作选择的下一个状态的所有动作里Q值最大的一个。γ控制眼前利益（R）和记忆里的利益(maxa Q(S’,a))的比例，γ越大，agent越倾向于相信过去，重视以往的经验，γ越小，则倾向于重视眼前利益。

但是下一个状态的下一个动作如何选择呢？如果使用greedy贪婪算法，那么就只使用经验（即，exploitation），不会进行探索不同的action。所以就出现了ε-greedy贪婪算法，该算法允许agent以一定的概率探索新的action（即exploration）。

ε-greedy贪婪算法：

赋予agentε概率去探索新的action。具体是：首先找到以往最好的action，赋予概率1-ε，然后对所有的action平分ε概率。
所以选择下一个action的一种做法为：

    ##选择动作
    r = random.random()
    s = 0.0
    for i in range(len(actions)):
        s += pro[i]
        if s>= r: return actions[i]
    return actions[len(actions)-1]

2018-4-20更新