Q learning的代码呢

下面是一个简单的Q-learning算法的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义环境
env = np.array([[-1, -1, -1, -1, 0, -1],
                [-1, -1, -1, 0, -1, 100],
                [-1, -1, -1, 0, -1, -1],
                [-1, 0, 0, -1, 0, -1],
                [0, -1, -1, 0, -1, 100],
                [-1, 0, -1, -1, 0, 100]])

# 初始化Q值表
Q = np.zeros([6, 6])

# 定义超参数
alpha = 0.8
gamma = 0.95
num_epochs = 1000

# Q-learning算法
for epoch in range(num_epochs):
    # 随机选择起始状态
    state = np.random.randint(0, 6)
    while state != 5:
        # 在当前状态下，选择最大Q值的动作
        action = np.argmax(Q[state, :])
        # 执行动作，得到下一个状态和奖励
        next_state = action
        reward = env[state, next_state]
        # 更新Q值
        Q[state, action] = (1 - alpha) * Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]))
        # 转移到下一个状态
        state = next_state

print(Q)

在这个示例中，我们使用NumPy数组作为环境，并初始化一个6x6的Q值表。然后，我们定义了超参数alpha、gamma和num_epochs，这些超参数将在Q-learning算法中使用。接下来，我们执行num_epochs次Q-learning迭代。在每个迭代中，我们随机选择一个起始状态，然后在该状态下执行动作，更新Q值，并转移到下一个状态。最后，我们输出训练后的Q值表。