class CliffWalkingEnv: def __init__(self, ncol, nrow): self.nrow = nrow self.ncol = ncol self.x = 0 # 记录当前智能体位置的横坐标 self.y = self.nrow - 1 # 记录当前智能体位置的纵坐标 def step(self, action): # 外部调用这个函数来改变当前位置 # 4种动作, change[0]:上, change[1]:下, change[2]:左, change[3]:右。坐标系原点(0,0) # 定义在左上角 change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]] self.x = min(self.ncol - 1, max(0, self.x + change[action][0])) self.y = min(self.nrow - 1, max(0, self.y + change[action][1])) next_state = self.y * self.ncol + self.x reward = -1 done = False if self.y == self.nrow - 1 and self.x > 0: # 下一个位置在悬崖或者目标 done = True if self.x != self.ncol - 1: reward = -100 return next_state, reward, done 解释

上述代码是一个名为CliffWalkingEnv的类，用于定义一个悬崖行走的环境。这个环境是一个ncol * nrow的网格，代表了智能体的行动空间。

在类的初始化函数__init__中，传入参数ncol和nrow，用于定义网格的列数和行数。同时，初始化self.x和self.y为0和nrow-1，表示智能体的初始位置在左上角。

类中定义了一个step函数，用于外部调用来改变智能体的位置。这个函数接收一个动作action作为参数，根据动作更新智能体的位置。具体地，根据动作对应的change数组中的数值，更新self.x和self.y的值。同时，计算出下一个状态next_state，根据当前位置计算得到。

函数返回三个值：next_state表示下一个状态的编号，reward表示智能体在当前状态下获得的奖励，done表示当前状态是否为终止状态。如果智能体到达了最后一行且横坐标不为最后一列，即下一个位置是悬崖或目标位置，则将done设置为True，并将reward设为-100。

这段代码实现了一个简单的悬崖行走环境，并提供了一个step函数来进行状态转移和奖励计算。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tqdm import tqdm # tqdm 是显示循环进度条的库 class CliffWalkingEnv: def __init__(self, ncol, nrow): self.nrow = nrow self.ncol = ncol self.x = 0 # 记录当前智能体位置的横坐标 self.y = self.nrow - 1 # 记录当前智能体位置的纵坐标 def step(self, action): # 外部调用这个函数来改变当前位置 # 4 种动作, change[0]:上, change[1]:下, change[2]:左, change[3]:右。坐标系原点(0,0) # 定义在左上角 change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]] self.x = min(self.ncol - 1, max(0, self.x + change[action][0])) self.y = min(self.nrow - 1, max(0, self.y + change[action][1])) next_state = self.y * self.ncol + self.x reward = -1 done = False if self.y == self.nrow - 1 and self.x > 0: # 下一个位置在悬崖或者目标 done = True if self.x != self.ncol - 1: reward = -100 return next_state, reward, done def reset(self): # 回归初始状态,坐标轴原点在左上角 self.x = 0 self.y = self.nrow - 1 return self.y * self.ncol + self.x将上述代码的每一行都进行注释并解释它在这个位置的作用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from tqdm import tqdm

class CliffWalkingEnv:
    def __init__(self, ncol, nrow):
        self.nrow = nrow  # 网格世界的行数
        self.ncol = ncol  # 网格世界的列数
        self.x = 0  # 记录当前智能体位置的横坐标
        self.y = self.nrow - 1  # 记录当前智能体位置的纵坐标

    def step(self, action):
        # 外部调用这个函数来改变当前位置
        # 4 种动作，change[0]: 上，change[1]: 下，change[2]: 左，change[3]: 右。坐标系原点(0,0)
        # 定义在左上角
        change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]]
        self.x = min(self.ncol - 1, max(0, self.x + change[action][0]))  # 更新横坐标
        self.y = min(self.nrow - 1, max(0, self.y + change[action][1]))  # 更新纵坐标
        next_state = self.y * self.ncol + self.x  # 计算新位置对应的状态
        reward = -1  # 每一步都是 -1 的奖励
        done = False
        if self.y == self.nrow - 1 and self.x > 0:  # 如果下一个位置在悬崖或者目标
            done = True
        if self.x != self.ncol - 1:  # 如果没有到达目标
            reward = -100  # 在悬崖上的奖励是 -100
        return next_state, reward, done

    def reset(self):
        # 回归初始状态，坐标轴原点在左上角
        self.x = 0
        self.y = self.nrow - 1
        return self.y * self.ncol + self.x

代码注释：

1. 导入必要的库：`matplotlib.pyplot` 用于绘图，`numpy` 用于数值计算，`tqdm` 用于显示循环进度条。

2. 定义一个 `CliffWalkingEnv` 类，表示悬崖行走环境。该环境包含以下属性：

- `nrow`：网格世界的行数。
- `ncol`：网格世界的列数。
- `x`：当前智能体的横坐标。
- `y`：当前智能体的纵坐标。

该类包含以下方法：

3. `__init__(self, ncol, nrow)`：类的构造函数，用于初始化对象的属性。

4. `step(self, action)`：该方法用于执行智能体的动作。接受一个参数 `action` 表示智能体的动作，返回三个值：

- `next_state`：执行动作后智能体的新状态。
- `reward`：执行动作后智能体获得的奖励。
- `done`：判断智能体是否到达了终止状态。

该方法的具体实现如下：

- 根据动作更新智能体的横纵坐标。
- 计算新位置对应的状态。
- 如果下一个位置在悬崖或者目标，则智能体到达了终止状态，`done` 为 `True`。
- 如果智能体没有到达目标，则奖励为 -100。
- 返回新状态、奖励和是否到达终止状态的信息。

5. `reset(self)`：该方法用于将智能体回归到初始状态。将横纵坐标都设为 0 并返回状态。

import copy class CliffWalkingEnv: """ 悬崖漫步环境""" def __init__(self, ncol=9, nrow=5): self.ncol = ncol # 定义网格世界的列 self.nrow = nrow # 定义网格世界的行 # 转移矩阵 P[state][action] = [(p, next_state, reward, done)]包含下一个状态和奖励 self.P = self.createP() def createP(self): # 初始化 P = [[[] for j in range(4)] for i in range(self.nrow * self.ncol)] # 4 种动作, change[0]:上, change[1]:下, change[2]:左, change[3]:右。坐标系原点(0,0) # 定义在左上角 change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]] for i in range(self.nrow): for j in range(self.ncol): for a in range(4): # 位置在悬崖或者目标状态, 因为无法继续交互,任何动作奖励都为 0 if i == self.nrow - 1 and j > 0: P[i * self.ncol + j][a] = [(1, i * self.ncol + j, 0, True)] continue # 其他位置 next_x = min(self.ncol - 1, max(0, j + change[a][0])) next_y = min(self.nrow - 1, max(0, i + change[a][1])) next_state = next_y * self.ncol + next_x reward = -1 done = False # 下一个位置在悬崖或者终点 if next_y == self.nrow - 1 and next_x > 0: done = True if next_x != self.ncol - 1: # 下一个位置在悬崖 reward = -100 P[i * self.ncol + j][a] = [(1, next_state, reward, done)] return P 将上述代码的每一行都进行注释并解释它在这个位置的作用

import copy

class CliffWalkingEnv:
    """悬崖漫步环境"""

    def __init__(self, ncol=9, nrow=5):
        self.ncol = ncol # 定义网格世界的列
        self.nrow = nrow # 定义网格世界的行
        
        # 转移矩阵 P[state][action] = [(p, next_state, reward, done)]
        # 包含下一个状态和奖励
        self.P = self.createP()
    
    def createP(self):
        # 初始化
        P = [[[] for j in range(4)] for i in range(self.nrow * self.ncol)]
        
        # 4 种动作, change[0]:上, change[1]:下, change[2]:左, change[3]:右。坐标系原点(0,0)
        # 定义在左上角
        change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]]
        
        for i in range(self.nrow):
            for j in range(self.ncol):
                for a in range(4):
                    # 位置在悬崖或者目标状态, 因为无法继续交互,任何动作奖励都为 0
                    if i == self.nrow - 1 and j > 0:
                        P[i * self.ncol + j][a] = [(1, i * self.ncol + j, 0, True)]
                        continue
                    
                    # 其他位置
                    next_x = min(self.ncol - 1, max(0, j + change[a][0]))
                    next_y = min(self.nrow - 1, max(0, i + change[a][1]))
                    next_state = next_y * self.ncol + next_x
                    reward = -1
                    done = False
                    
                    # 下一个位置在悬崖或者终点
                    if next_y == self.nrow - 1 and next_x > 0:
                        done = True
                    if next_x != self.ncol - 1: # 下一个位置在悬崖
                        reward = -100
                    
                    P[i * self.ncol + j][a] = [(1, next_state, reward, done)]
        
        return P

代码的作用：

- `import copy`：导入 copy 模块
- `class CliffWalkingEnv:`：定义名为 CliffWalkingEnv 的类
- `def __init__(self, ncol=9, nrow=5):`：定义类的初始化函数，其中 ncol 和 nrow 分别表示网格世界的列数和行数
- `self.ncol = ncol`：将输入的 ncol 赋值给类内部的 self.ncol
- `self.nrow = nrow`：将输入的 nrow 赋值给类内部的 self.nrow
- `self.P = self.createP()`：将类的转移矩阵 P 初始化为 createP() 函数的返回值
- `def createP(self):`：定义 createP() 函数来生成转移矩阵 P
- `P = [[[] for j in range(4)] for i in range(self.nrow * self.ncol)]`：初始化 P 为空列表，其维度为 (ncol * nrow, 4)，即每个状态都有四种动作
- `change = [[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]]`：定义 change 列表，其中每个元素表示一个动作的坐标变化，分别为上、下、左、右
- `for i in range(self.nrow):`：遍历网格世界的每一行
- `for j in range(self.ncol):`：遍历网格世界的每一列
- `for a in range(4):`：遍历四种动作
- `if i == self.nrow - 1 and j > 0:`：如果当前位置在悬崖或者终点，则任何动作奖励都为 0，此时将转移矩阵 P 的该状态和动作对应的值设为 [(1, i * self.ncol + j, 0, True)]，表示只有该状态和动作概率为 1，下一个状态为当前状态，奖励为 0，终止状态为 True
- `next_x = min(self.ncol - 1, max(0, j + change[a][0]))`：计算当前动作后下一个状态的横坐标
- `next_y = min(self.nrow - 1, max(0, i + change[a][1]))`：计算当前动作后下一个状态的纵坐标
- `next_state = next_y * self.ncol + next_x`：计算下一个状态的编号
- `reward = -1`：将奖励初始化为 -1
- `done = False`：将终止状态标志初始化为 False
- `if next_y == self.nrow - 1 and next_x > 0:`：如果下一个状态是终点，则将终止状态标志设为 True
- `if next_x != self.ncol - 1:`：如果下一个状态不是悬崖，则将奖励设为 -100
- `P[i * self.ncol + j][a] = [(1, next_state, reward, done)]`：将该状态和动作对应的转移概率、下一个状态、奖励、终止状态设为 [(1, next_state, reward, done)]，表示只有该状态和动作概率为 1，下一个状态为 next_state，奖励为 reward，终止状态为 done
- `return P`：返回生成的转移矩阵 P