Q-learning算法及其在囚徒困境问题中的实现

一、强化学习

• 强化学习是一种无教师学习。
  理解：系统有学习器和环境两个模块，分时进行学习，在t=i时，向学习器输入xi，选择动作ai可以获得一个ri。此时系统所要选择的是当输入xi时使得ri
  最大的动作ai。选择xi的行为便称为策略。
• Q-learning算法的优点：不需要对所处的动态环境建模，所以耗费时间少，能在Agent与环境交互时在线使用。
  运行机制：
• TFT算法：即针锋相对算法，其基本策略就是以对手上一步的行动为当前行动。

二、实验设计

理解：共四种状态，每种状态有两种可以选择的动作，所以共8种Q值。

三、 实验结果