强化学习实现适量控制代码

强化学习是一种机器学习方法，用于训练智能体在与环境交互的过程中学习最优策略。适量控制是强化学习的一个应用领域，它通过调整控制参数来实现系统的稳定性和性能优化。

以下是一个简单的强化学习实现适量控制的代码示例：

import numpy as np

# 定义环境
class Environment:
    def __init__(self):
        self.state = 0

    def step(self, action):
        # 执行动作并返回下一个状态和奖励
        if action == 0:
            self.state += 1
        elif action == 1:
            self.state -= 1

        reward = -1 if self.state != 5 else 10
        done = True if self.state == 5 else False

        return self.state, reward, done

# 定义智能体
class Agent:
    def __init__(self, num_actions):
        self.num_actions = num_actions
        self.q_table = np.zeros((6, num_actions))

    def choose_action(self, state, epsilon):
        # 使用ε-greedy策略选择动作
        if np.random.uniform() < epsilon:
            action = np.random.randint(self.num_actions)
        else:
            action = np.argmax(self.q_table[state])

        return action

    def update_q_table(self, state, action, reward, next_state, alpha, gamma):
        # 使用Q-learning更新Q表
        max_q_value = np.max(self.q_table[next_state])
        self.q_table[state, action] += alpha * (reward + gamma * max_q_value - self.q_table[state, action])

# 定义训练函数
def train(num_episodes, epsilon, alpha, gamma):
    env = Environment()
    agent = Agent(num_actions=2)

    for episode in range(num_episodes):
        state = env.state
        done = False

        while not done:
            action = agent.choose_action(state, epsilon)
            next_state, reward, done = env.step(action)
            agent.update_q_table(state, action, reward, next_state, alpha, gamma)
            state = next_state

    return agent.q_table

# 运行训练
q_table = train(num_episodes=1000, epsilon=0.1, alpha=0.5, gamma=0.9)
print(q_table)

这段代码实现了一个简单的强化学习算法，用于适量控制问题。其中，环境类定义了系统的状态和动作，智能体类定义了智能体的行为和Q表，训练函数使用Q-learning算法更新Q表。最后，通过运行训练函数可以得到训练后的Q表。