写从4个动作中选择动作价值最大的动作代码

好的，以下是一个简单的代码示例：

action_values = [0.5, 0.8, 0.2, 0.6] # 4个动作的价值
max_value = max(action_values) # 获取最大价值
max_index = action_values.index(max_value) # 获取最大价值对应的动作索引
best_action = max_index + 1 # 最大价值对应的动作编号
print("最优动作是：", best_action)

在这个示例中，我们首先定义了一个包含4个动作价值的列表。然后，使用Python内置的`max()`函数获取列表中的最大价值，并使用`index()`方法获取最大价值对应的动作索引。最后，将索引加1即可得到最优动作的编号。

相关问题

def best_action(self, state): # 用于打印策略 Q_max = np.max(self.Q_table[state]) a = [0 for _ in range(self.n_action)] for i in range(self.n_action): # 若两个动作的价值一样,都会记录下来 if self.Q_table[state, i] == Q_max: a[i] = 1 return a 解释上述代码

上述代码是CliffWalkingEnv类中的一个方法，名为best_action。该方法用于获取在给定状态下的最佳动作或动作集合。

方法接收一个参数state，表示当前的状态编号。首先，使用np.max函数找到在Q_table中对应该状态的行中的最大值Q_max。然后，创建一个长度为n_action的列表a，初始化所有元素为0。

接下来，通过遍历所有动作i，如果Q_table中对应状态和动作i的值等于Q_max，则将a[i]设为1。这样，a列表中的元素值为1的位置表示最佳动作或动作集合。

最后，方法返回列表a，其中元素为1的位置表示最佳动作或动作集合。

这段代码的作用是根据给定的状态，在Q表中查找对应状态的行，并找到该行中取值最大的动作，或者如果有多个取值相同的最大动作，则返回所有最大动作的集合。