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基于值的强化学习方法

Q-Learning

原理

Q-Learning是一种基于值的强化学习方法，通过学习一个动作-价值函数（Q函数）来选择最佳行动。Q函数表示在给定状态下采取某个行动的预期回报。Q-Learning算法的核心思想是通过试错学习，逐步更新Q函数，使其趋近于最优策略。

Q函数的更新公式如下：

Q

其中：

Qs,a是在状态s下采取行动

r是采取行动a后立即获得的奖励。

s′是采取行动a

α是学习率，控制新旧信息的融合程度。

γ是折扣因子，控制未来奖励的当前价值。

内容

在广告投放优化中，Q-Learning可以用于动态