强化学习解决lunarlander-v2问题的伪代码

强化学习算法通常用于训练智能体在复杂环境中做出决策以最大化累积奖励。对于LunarLander-v2这样的经典环境，可以使用Q-learning、SARSA等策略来解决问题。这里是一个简化版的伪代码示例：

# 定义超参数
gamma = 0.99      # 学习率
epsilon = 0.1     # 探索率
num_episodes = 5000   # 总训练回合数

# 初始化Q表（状态-动作值函数）
q_table = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n))

for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()    # 获取初始状态
    done = False
    
    while not done:
        if random.uniform(0, 1) < epsilon:  # 随机选择动作（探索）
            action = env.action_space.sample()
        else:  # 依据Q表选择动作（利用）
            action = np.argmax(q_table[state]) 

        next_state, reward, done, _ = env.step(action)  # 执行动作并观察反馈
        q_value = reward + gamma * np.max(q_table[next_state])   # 更新Q值
        q_table[state][action] = (1 - learning_rate) * q_table[state][action] + learning_rate * q_value

    # 每隔一定步长调整探索率（随训练进度减少探索）
    if episode % decay_steps == 0:
        epsilon *= epsilon_decay
        
# 训练完成后，可以用已学习的Q表进行测试

请注意，这只是一个简化的版本，实际应用中可能还需要处理离散与连续的动作空间、更复杂的Q表更新规则以及记忆回放缓冲区等因素。