编写一个Q-learning算法的实现代码

编写一个基础的Q-learning算法实现（这里以Python和Discrete Environment为例，假设我们使用numpy作为数值计算库）：

import numpy as np

class QLearningAgent:
    def __init__(self, actions, alpha=0.1, gamma=0.9, epsilon=0.1):
        self.actions = actions
        self.Q = np.zeros((len(actions), len(state_space))) # 状态-动作Q表
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        self.epsilon = epsilon

    def get_action(self, state):
        if np.random.rand() < self.epsilon:
            return np.random.choice(self.actions)
        else:
            return np.argmax(self.Q[state])

    def update_Q(self, state, action, reward, next_state):
        old_value = self.Q[state, action]
        new_value = (1 - self.alpha) * old_value + self.alpha * (reward + self.gamma * np.max(self.Q[next_state]))
        self.Q[state, action] = new_value

# 示例用法：
agent = QLearningAgent(actions)
for episode in range(num_episodes):
    # ... 进行环境互动、收集经验和更新Q值

这个例子中，`QLearningAgent`类初始化了一个Q表，`get_action`方法用于根据ε-greedy策略选择动作，`update_Q`方法用于根据贝尔曼方程更新Q值。

请注意，这只是一个非常基础的版本，实际应用中可能需要处理更复杂的状态空间、添加记忆存储机制（如经验回放缓冲区）、以及针对连续动作空间的修改等。