使用强化学习实现贪吃蛇(给出实例,附上源码URL)

时间: 2023-06-29 21:05:15 浏览: 54
以下是使用强化学习实现贪吃蛇的示例和源代码链接: 示例: https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird/blob/master/README.md 源代码: https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird
相关问题

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: ```python 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。

使用强化学习实现小游戏(多给几个实例,附源码URL,有相关博客的话也附上它的URL)

以下是几个使用强化学习实现小游戏的例子,附带源码URL和相关博客: 1. Flappy Bird游戏AI 源码URL:https://github.com/yenchenlin/DeepLearningFlappyBird 博客URL:https://yanpanlau.github.io/2016/07/10/FlappyBird-Keras.html 2. 手写数字识别游戏AI 源码URL:https://github.com/llSourcell/ai_guess_number_game 博客URL:https://www.imooc.com/article/300385 3. 2048游戏AI 源码URL:https://github.com/ovolve/2048-AI 博客URL:https://towardsdatascience.com/how-to-win-at-2048-the-ai-way-3a3cd9405e9b 4. 贪吃蛇游戏AI 源码URL:https://github.com/maurock/snake-ga 博客URL:https://towardsdatascience.com/training-an-ai-to-play-snake-f9b17d snakes 是一种叫做遗传算法的强化学习方法,它可以通过模拟进化过程来优化AI的行为。

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