np.random.uniform()>EPSILON

`np.random.uniform()`函数用于产生一个0-1之间的随机数。在强化学习中，通常会使用随机动作的选择来探索不同的可能性。`np.random.uniform()`函数可以用于判断`np.random.uniform() > EPSILON`是否成立。

以下是一个演示例子：

import numpy as np

EPSILON = 0.2

if np.random.uniform() > EPSILON:
    print("Random action")
else:
    print("Non-random action")

这段代码会根据`np.random.uniform()`生成的随机数与`EPSILON`进行比较，如果大于`EPSILON`，则输出"Random action"；否则输出"Non-random action"。

相关问题

请解释以下代码：# 根据输入观察值，采样输出的动作值，有一定概率采取随机动作（探索） def sample(self, obs): if np.random.uniform(0, 1) < (1.0 - self.epsilon): #根据table的Q值选动作 action = self.predict(obs) else: action = np.random.choice(self.act_n) #有一定概率随机探索选取一个动作 return action

这段代码是一个采样函数，用于根据输入的观察值进行动作选择。它使用了epsilon-greedy策略，在一定概率下采取随机动作以进行探索。

首先，代码通过生成一个0到1之间的随机数，判断是否小于1.0减去epsilon的值。如果小于该值，则以1-epsilon的概率选择预测的动作，即调用self.predict(obs)来获取动作。

如果生成的随机数大于等于1.0减去epsilon的值，则以epsilon的概率进行随机探索，通过np.random.choice(self.act_n)来从动作空间中随机选择一个动作。

最后，返回选取的动作值。这样，根据epsilon-greedy策略，在一定概率下会采取随机动作以进行探索，而在其他情况下会根据预测值选择动作。

这是完整代码import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #import self as self epsilon = 0.5 gamma = 0.1 lr = 0.1 zeros_vector=[] x = []; y = []; X = []; Y = []; agent=[x,y]; object=[X,Y]; random.seed(70) for i in range(10): x.append(random.uniform(0, 1)) y.append(random.uniform(0, 1)) X.append(random.uniform(1, 10)) Y.append(random.uniform(1, 10)) distance = [] for i in range(len(agent[0])): distance_vector = [] for j in range(len(object[0])): dx = agent[0][i] - object[0][j] dy = agent[1][i] - object[1][j] distance_vector.append(math.sqrt(dx * dx + dy * dy)) distance.append(distance_vector) R_table = np.zeros((10, 10)) for i in range(len(agent[0])): for j in range(len(object[0])): R_table[i,j] = 20-distance[i][j] space = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] #Q_table = [] Q_table = np.zeros((10, 10)) # 进行训练同时测试训练成果 iterate_results = [] # 保存每次测试结果 for i in range(500): print(f"开始第{i + 1}回合。。。") # 初始位置 path = [] # 每个回合要获取10个位置 for j in range(10): remain = set(space) - set(path) # 剩余节点 # s = path[0] # 当前位置 # s_row = Q_table[s] # 当前位置对应的Q表中的行 max_value = -1000 # 在剩余动作中遍历最大值 for rm in remain: Q = Q_table[j][rm] if Q > max_value: max_value = Q a = rm # 随机选择下一行动 if np.random.uniform() < epsilon: a = np.random.choice(np.array(list(set(space) - set(path)))) # 更新Q表 if j != 10: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * (R_table[j][a] + gamma * max_value) else: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * R_table[j][a] path.append(a) # print(Q_table[j][a]) # 根据当前Q表获取最佳路径距离 result = [] lengths=[] final_length=1000 final_result=[] for k in range(10): loc = k remain1 = set(space) - set(result) # 剩余节点 max_value1 = -1000 # 在剩余节点中遍历最大值 # a = 0 # 利用贪婪策略选择下一行动 for v in remain1: Q_ = Q_table[loc][v] if Q_ > max_value1: a = v max_value1 = Q_ result.append(a) length = 0 for v in range(1, 10): length += distance[result[v - 1]][v-1] print(f"距离为：{length}") if length < final_length: final_length=length final_result=result iterate_results.append(length)

根据您提供的代码，if条件句应该是可以生效的。代码中有一个变量叫做`final_length`，它的初始值为1000。在代码的最后，有一个循环用于计算路径长度，并与`final_length`进行比较，如果路径长度小于`final_length`，则将`final_length`更新为当前路径长度，并将路径保存为`final_result`。所以，如果路径长度小于`final_length`，if条件句应该会被执行。

具体来说，下面这段代码就是if条件句：

if length < final_length:
    final_length=length
    final_result=result

这段代码的作用是，如果当前路径长度`length`小于`final_length`，则将当前路径长度赋值给`final_length`，并将当前路径保存为`final_result`。

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