news 2026/4/17 14:50:22

018、强化学习编程：Q-learning、策略梯度与仿真环境

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张小明

前端开发工程师

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018、强化学习编程：Q-learning、策略梯度与仿真环境

018、强化学习编程：Q-learning、策略梯度与仿真环境

一、那个让我调试到凌晨三点的Q值更新

上周三深夜，实验室的服务器风扇嗡嗡作响。我盯着屏幕上那个永远学不会走直线的CartPole小车，Q值表格打印出来全是接近零的随机数。问题出在这行看似简单的更新公式：

# 错误示范：学习率设成了0.1，折扣因子0.9q_table[state,action]=q_table[state,action]+0.1*(reward
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