Το Q-Learning είναι ένας από τους πιο γνωστούς αλγορίθμους ενισχυτικής μάθησης και χρησιμοποιείται ευρέως για την εκμάθηση βέλτιστων πολιτικών ελέγχου σε περιβάλλοντα που ανταμοίβουν ή τιμωρούν μια συμπεριφορά του πράκτορα. Αυτός ο αλγόριθμος ανήκει στην κατηγορία των μοντέλων εκτίμησης Q, όπου ο στόχος είναι να εκτιμηθεί η απόδοση κάθε δράσης σε κάθε κατάσταση.
Ο αλγόριθμος Q-Learning βασίζεται σε έναν πίνακα Q, ο οποίος περιέχει τις εκτιμήσεις της απόδοσης της κάθε δράσης σε κάθε κατάσταση. Ο πίνακας Q ενημερώνεται κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, με βάση τις ανταμοιβές που λαμβάνει ο πράκτορας από το περιβάλλον κατά την εκτέλεση κάθε δράσης.
Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας εκπαίδευσης, ο πράκτορας εξερευνά το περιβάλλον και λαμβάνει αποφάσεις για τις δράσεις που θα πραγματοποιήσει, με βάση τις τρέχουσες εκτιμήσεις Q. Ο αλγόριθμος Q-Learning χρησιμοποιεί έναν μηχανισμό εξερεύνησης-εκμετάλλευσης για να βελτιστοποιήσει την εκπαίδευση, επιτρέποντας στον πράκτορα να εξερευνήσει νέες δράσεις ενώ ταυτόχρονα εκμεταλλεύεται τις καλύτερες δράσεις που έχει ήδη ανακαλύψει.
Η ενημέρωση του πίνακα Q γίνεται μέσω της εξίσωσης Q-learning, η οποία καθορίζει πώς θα ενημερωθεί η εκτίμηση Q για μια δράση σε μια κατάσταση, λαμβάνοντας υπόψη την αναμενόμενη ανταμοιβή που λαμβάνει ο πράκτορας και τη μελλοντική εκτίμηση Q για την επόμενη κατάσταση.
Η διαδικασία εκπαίδευσης συνεχίζεται για έναν προκαθορισμένο αριθμό επαναλήψεων ή μέχρι η απόδοση του πράκτορα να συγκλίνει σε μια αποδεκτή τιμή. Κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, ο πίνακας Q συγκλίνει στις βέλτιστες εκτιμήσεις της απόδοσης κάθε δράσης σε κάθε κατάσταση, επιτρέποντας στον πράκτορα να λαμβάνει αποφάσεις με βάση τις καλύτερες δράσεις για το κάθε περιβάλλον.
Ο αλγόριθμος Q-Learning έχει ευρεία εφαρμογή σε πολλούς τ ομείς, όπως η ρομποτική, οι αυτόνομοι πράκτορες, οι παιχνιδομηχανές και η διαχείριση πόρων. Είναι ένα από τα πιο δημοφιλή μοντέλα εκμάθησης ενισχυτικής μάθησης λόγω της απλότητάς του και της ικανότητάς του να εκπαιδεύει αποτελεσματικά αυτόνομους πράκτορες να προσαρμόζονται σε πολύπλοκα περιβάλλοντα.
