写一个Q-learning

算法的伪代码

1.初始化Q表格
2.设置参数：学习率α、贪心系数ε、折扣系数γ
3.重复以下步骤：
3.1 初始化状态s
3.2 在当前状态s下，根据当前的Q表格和贪心系数ε选择动作a
3.3 执行动作a，观察环境反馈的奖励r和新状态s'
3.4 更新Q表格：Q(s,a)←Q(s,a)+α(r+γmaxQ(s',a')-Q(s,a))
3.5 将状态s更新为新状态s'
4.重复以上步骤直到收敛

其中，Q表格是一个状态-动作对应的表格，每个格子中存储了该状态下执行该动作所得到的奖励值，初始值可以设置为0。学习率α表示学习的速度，贪心系数ε表示探索新策略的概率，折扣系数γ表示未来奖励的重要程度。

在每次迭代中，根据当前状态s，在Q表格中选择一个最优的动作a，执行该动作并观察环境反馈的奖励值和新状态s'。然后根据更新公式，将当前状态下执行该动作的Q值更新为更准确的值。最后将状态更新为新状态s'，继续下一轮迭代。重复以上步骤直到算法收敛或达到预设的迭代次数。