Python Q-learning 优化轨迹 无人机的代码

这是一个很好的问题！ 以下是一个在Python中实现Q-Learning优化轨迹的无人机代码示例：

import numpy as np
import random

# 创建一个10x10的二维网格世界
world = np.zeros((10,10))

# 定义起点和终点
start = (0,0)
end = (9,9)

# 定义一个Q表格
q_table = np.zeros((100,4))

# 定义可用的动作
actions = ['up', 'down', 'left', 'right']

# 定义获得奖励的函数
def get_reward(state, action):
row, col = state
if action == 'up':
row -= 1
elif action == 'down':
row += 1
elif action == 'left':
col -= 1
elif action == 'right':
col += 1

if row < 0 or row >= 10 or col < 0 or col >= 10:
# 超出边界
return -5
elif (row, col) == end:
# 到达终点
return 10
else:
# 在地图上移动
return -1

# 定义Q-Learning算法
def q_learning(start, end):
alpha = 0.1
gamma = 0.9
epsilon = 0.1

# 随机选择一个起点状态
state = start

# 在没有达到终点的情况下一直运行
while state != end:
# 选择行动
if random.uniform(0, 1) < epsilon:
action = actions[random.randint(0, 3)]
else:
action = actions[np.argmax(q_table[state[0]*10+state[1]])]

# 获取奖励并计算新的状态
reward = get_reward(state, action)
row, col = state
if action == 'up':
row -= 1
elif action == 'down':
row += 1
elif action == 'left':
col -= 1
elif action == 'right':
col += 1

new_state = (row, col)

# 更新Q表格
q_table[state[0]*10+state[1], actions.index(action)] = (1-alpha) * q_table[state[0]*10+state[1], actions.index(action)] + alpha * (reward + gamma * np.max(q_table[new_state[0]*10+new_state[1]]))

# 更新状态
state = new_state

# 返回最终的Q表格
return q_table

print(q_learning(start, end))

希望能够帮到你！