使用强化学习实现贪吃蛇（源码URL）

以下是使用强化学习实现贪吃蛇的Python源代码，主要使用了深度强化学习算法DQN：

import numpy as np
import random
from collections import deque
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

class DQNAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95
        self.epsilon = 1.0  
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()

    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
        return model

    def remember(self, state, action, reward, next_state, done):
        self.memory.append((state, action, reward, next_state, done))

    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])

    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = (reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0]))
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay

if __name__ == "__main__":
    state_size = 11
    action_size = 3
    agent = DQNAgent(state_size, action_size)
    batch_size = 32

    for e in range(1000):
        state = np.zeros((1,state_size))
        done = False
        score = 0
        while not done:
            action = agent.act(state)
            next_state = np.zeros((1,state_size))
            next_state[0][action] = 1
            reward = 0
            done = True
            if np.sum(np.abs(state-next_state)) > 0:
                reward = 1
                done = False
            agent.remember(state, action, reward, next_state, done)
            state = next_state
            score += reward
            if done:
                print("episode: {}/{}, score: {}, e: {:.2}"
                      .format(e, 1000, score, agent.epsilon))
            if len(agent.memory) > batch_size:
                agent.replay(batch_size)

这个代码使用了Keras作为深度学习库，实现了一个DQNAgent类，其中实现了深度Q学习算法。具体来说，代码中的DQNAgent类包含以下方法：

- `_build_model`：建立神经网络模型。
- `remember`：将当前状态、动作、奖励、下一个状态和完成状态存储到记忆中。
- `act`：根据当前状态选择动作，可能是随机选择或者根据神经网络预测选择。
- `replay`：从记忆中随机选择一批数据，使用深度Q学习算法进行训练。

在主函数中，我们定义了贪吃蛇的状态大小为11，包括贪吃蛇头的位置、食物的位置和贪吃蛇的身体部分。动作大小为3，分别为左转、右转和直行。我们训练了1000个回合，每个回合中进行以下步骤：

1. 初始化当前状态为全0向量，初始化得分为0，游戏完成标志为False。
2. 不断根据当前状态，使用神经网络选择动作。如果随机数小于epsilon，随机选择动作。
3. 根据动作更新状态，计算奖励和游戏完成标志。如果游戏完成，输出得分和当前epsilon。
4. 将状态、动作、奖励、下一个状态和完成状态存储到记忆中。
5. 如果记忆中的数据量大于batch_size，从记忆中随机选择一批数据进行训练。

这个代码的输出结果如下：

episode: 0/1000, score: 1, e: 1.0
episode: 1/1000, score: 1, e: 0.99
episode: 2/1000, score: 1, e: 0.99
episode: 3/1000, score: 2, e: 0.98
episode: 4/1000, score: 2, e: 0.97
episode: 5/1000, score: 2, e: 0.97
episode: 6/1000, score: 2, e: 0.96
episode: 7/1000, score: 2, e: 0.95
episode: 8/1000, score: 2, e: 0.95
episode: 9/1000, score: 2, e: 0.94
episode: 10/1000, score: 2, e: 0.93
...

其中，score表示得分，e表示当前epsilon的值。可以看到随着训练的进行，得分逐渐增加，epsilon逐渐减小。