表格型 Q-Learning，α=0.1，γ=0.9，行为策略是 ε-greedy（ε=0.1）。当前 Q(S,a1)=0.5，Q(S,a2)=0.8；这一步执行了 a1，转移到 S'，拿到即时奖励 r=1，S' 处 max_a Q(S',a)=0.2。请问：更新后 Q(S,a1) 等于多少？写出更新公式。另外，既然 a2 的 Q 值更高，为什么这一步还可能执行 a1？
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是否真正手算过 Q-Learning 的更新式，并理解行为策略与目标策略的分离。
回答框架 · 前两步
- 更新公式 Q(S,a1)←Q(S,a1)+α[r+γ·max_a Q(S',a)−Q(S,a1)]。
- 代入：0.5+0.1×(1+0.9×0.2−0.5)=0.5+0.1×0.68=0.568。
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