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

时间: 2024-02-15 07:50:53 浏览: 105
这是一个函数,用于将一个二维网格游戏的游戏状态回归到初始状态,即起点在左上角。 具体来说,该函数会将游戏状态的 x 和 y 坐标都设为 0,表示起点在左上角。其中,x 表示列数,y 表示行数,因为游戏状态是按照行优先存储的,所以需要先计算出当前位置的索引,即 y * ncol + x。最后将该索引作为函数的返回值。 需要注意的是,该函数是在一个类中定义的,因此 self 表示该类的实例对象,可以通过 self.nrow 和 self.ncol 来获取游戏状态的行数和列数。
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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 中,return self.y * self.ncol + self.x是什么作用

在reset函数中,self.y * self.ncol + self.x的作用是计算智能体回归初始状态后的状态编号。 在该环境中,智能体的初始位置是在左上角,即坐标轴原点。当调用reset函数时,将智能体的横坐标self.x设置为0,纵坐标self.y设置为self.nrow - 1,即回到了初始位置。 然后,通过计算self.y * self.ncol + self.x,可以将智能体的当前位置转化为一个唯一的状态编号。这个状态编号可以用来表示智能体在环境中的状态。 最后,reset函数返回计算得到的状态编号,表示智能体回归初始状态后的状态。

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。
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