2. IQL原理部分. 作者在文章产生了IQL与普通算法的最大的区别在于这里： 译：我们的目标不是估计随机转换（stochastic transitions）产生的值的分布，而是估计状态值函数相对于随机动作的期望值。

This repository contains the official implementation of Offline Reinforcement Learning with Implicit Q-Learning by Ilya Kostrikov, Ashvin Nair, and Sergey Levine. If you use this code for your research, please consider citing the paper: title={Offline Reinforcement Learning …

This repository houses a minimal PyTorch implementation of Implicit Q-Learning (IQL), an offline reinforcement learning algorithm, along with a script to run IQL on tasks from the D4RL benchmark. To install the dependencies, use pip install …

We dub our method implicit Q-learning (IQL). IQL demonstrates the state-of-the-art performance on D4RL, a standard benchmark for offline reinforcement learning. We also demonstrate that IQL achieves strong performance fine-tuning using online interaction after offline initialization. https://arxiv.org/abs/2110.06169

2024年9月28日 · 独立Q学习 ---- IQL（Independent Q-Learning）是多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）中一种经典且简单的算法，主要思想是将每个智能体视为独立的学习者，各自执行单智能体的 Q-learning 算法。

2023年6月2日 · 本文提出了一个想法：能否不直接衡量未在offline dataset中见过的动作的值函数. 本文从一个点出发：对策略的in-distribution约束将不足以避免值函数的外推误差，是否有可能利用现有的数据学习到一个最优策略，而不需要查询未见过的动作的值函数. 考虑以下目标，用于学习行为策略 \pi_\beta 的动作价值函数。 注意到该式相较于动作 a'\sim\pi (\cdot|s') 能够避免对OOD动作的估计. 因为上式使用均方误差进行监督，故若在无采样误差和数据集无限大的情况下，最 …

2023年2月6日 · 我们将我们的方法称为 implicit Q-learning (IQL)，它易于实现，计算效率高，并且只需要额外训练一个具有非对称 L2 损失的 Critic。 IQL 在 D4RL 数据集上表现出 SOTA 的性能，我们还演示了 IQL 在 Offline 初始化后使用 Online 交互实现了很强的 fine-turn 性能

IQL (Independent Q-Learning) 算法中将其余智能体直接看作环境的一部分，也就是对于每个智能体 a 都是在解决一个单智能体任务，很显然，由于环境中存在智能体，因此环境是一个非稳态的，这样就无法保证收敛性了，并且智能体会很容易陷入无止境的探索中，但是在工程实践上，效果还是比较可以的。 独立的智能体网络结构可以参考下图所示： 在合作式多智能体强化学习问题中，每个智能体基于自己的局部观测做出反应来选择动作，来最大化团队奖励。 对于一些简单 …

2021年10月12日 · IQL demonstrates the state-of-the-art performance on D4RL, a standard benchmark for offline reinforcement learning. We also demonstrate that IQL achieves strong performance fine-tuning using online interaction after offline initialization.

Section 4.4 and corresponding appendices present a series of lemmas and theorems which show that the IQL procedure correctly recovers the optimal value function under the given sampling constraints. Perform comparative analysis between IQL, …