Qlearning伪代码

Q-learning是一种强化学习的经典算法，用于解决马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)的问题。以下是Q-learning的一个简化版的伪代码：

初始化状态值函数Q(s, a) 对于所有状态s和动作a为0

while True:
    # 环境随机选择当前状态s
    state = env.reset() or sample(state_space)

    # 首次遇到新状态，选择任意动作
    if not in_memory(state):
        action = choose_random_action()
    else:
        # 根据ε-greedy策略选取动作
        if random.random() < ε:
            action = choose_random_action()
        else:
            action = argmax_a(Q[state, a])

    # 执行动作并观察新的状态和奖励
    new_state, reward, done, _ = env.step(action)

    # 更新Q值
    Q[state, action] += α * (reward + γ * max(Q[new_state, :]) - Q[state, action])

    # 学习率衰减
    decay_learning_rate()

    # 如果达到终止条件（例如最大步数或环境结束）
    if done:
        break

# 当ε降低到某个阈值时停止探索，进入exploitation阶段
ε = ε_decay()

在这个伪代码中：
- `env`是模拟环境。
- `state_space`是状态空间。
- `α`是学习率，控制经验更新的速度。
- `γ`是折扣因子，表示对未来的重视程度。
- `ε`是探索率，决定在已知和未知状态下采取随机行动的概率。
- `ε_decay()`是一个逐渐减少探索率的过程。
- `choose_random_action()`和`argmax_a()`分别用于随机选择和选择最优动作。