基于强化学习的动态规划代码
时间: 2023-09-30 15:06:22 浏览: 31
强化学习的动态规划算法主要包括价值迭代(Value Iteration)和策略迭代(Policy Iteration)两种方法。以下是基于Python实现的简单示例代码:
```
import numpy as np
# 定义环境状态集合 S 和动作集合 A
S = [0, 1, 2, 3, 4]
A = [0, 1]
# 定义状态转移概率矩阵 P 和奖励矩阵 R
P = np.array([
[[0.8, 0.1, 0.0, 0.1, 0.0], [0.1, 0.8, 0.1, 0.0, 0.0]],
[[0.1, 0.8, 0.1, 0.0, 0.0], [0.0, 0.1, 0.8, 0.1, 0.0]],
[[0.0, 0.1, 0.8, 0.1, 0.0], [0.0, 0.0, 0.1, 0.8, 0.1]],
[[0.1, 0.0, 0.1, 0.8, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.9]],
[[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0], [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0]]
])
R = np.array([
[1.0, -1.0],
[1.0, -1.0],
[1.0, -1.0],
[10.0, 0.0],
[0.0, 0.0]
])
# 定义价值迭代算法函数
def value_iteration(S, A, P, R, gamma=0.9, theta=1e-5):
V = np.zeros(len(S)) # 初始化状态价值函数
while True:
delta = 0
for s in S:
v = V[s]
V[s] = max([sum([P[s, a, s1] * (R[s, a] + gamma * V[s1]) for s1 in S]) for a in A])
delta = max(delta, abs(V[s] - v))
if delta < theta:
break
return V
# 定义策略迭代算法函数
def policy_iteration(S, A, P, R, gamma=0.9, theta=1e-5):
# 初始化策略和状态价值函数
policy = np.zeros(len(S), dtype=np.int)
V = np.zeros(len(S))
while True:
# 策略评估
while True:
delta = 0
for s in S:
v = V[s]
a = policy[s]
V[s] = sum([P[s, a, s1] * (R[s, a] + gamma * V[s1]) for s1 in S])
delta = max(delta, abs(V[s] - v))
if delta < theta:
break
# 策略提升
policy_stable = True
for s in S:
old_action = policy[s]
policy[s] = np.argmax([sum([P[s, a, s1] * (R[s, a] + gamma * V[s1]) for s1 in S]) for a in A])
if old_action != policy[s]:
policy_stable = False
if policy_stable:
break
return policy, V
# 运行价值迭代算法
V = value_iteration(S, A, P, R)
print("Value Iteration:")
print(V)
# 运行策略迭代算法
policy, V = policy_iteration(S, A, P, R)
print("Policy Iteration:")
print("Optimal Policy:", policy)
print("State Values:", V)
```
在以上代码中,我们定义了环境状态集合 `S` 和动作集合 `A`,并通过状态转移概率矩阵 `P` 和奖励矩阵 `R` 描述了环境的转移和奖励情况。接着,我们分别实现了价值迭代算法和策略迭代算法,并在最后进行了测试和输出结果。