qlearning无人机轨迹优化python模板

以下是一个简单的 Python 模板，用于使用 Q-Learning 算法优化无人机的轨迹：

import numpy as np

# 状态空间大小
num_states = 100

# 动作空间大小
num_actions = 4

# Q 表格，初始化为零
q_table = np.zeros([num_states, num_actions])

# 超参数
lr = 0.1 # 学习速率
gamma = 0.9 # 奖励折扣因子
epsilon = 0.1 # 探索率
num_episodes = 1000 # 训练轮数

# 状态转移函数
def transition(state, action):
    # 根据当前状态和动作计算下一个状态
    next_state = ...
    # 计算奖励
    reward = ...
    return next_state, reward

# Q-Learning 算法
for i in range(num_episodes):
    # 初始化当前状态为随机状态
    state = np.random.randint(0, num_states)
    done = False
    while not done:
        # 根据探索率决定当前动作
        if np.random.uniform() < epsilon:
            action = np.random.randint(0, num_actions)
        else:
            action = np.argmax(q_table[state])
        # 执行当前动作，并观察下一个状态和奖励
        next_state, reward = transition(state, action)
        # 更新 Q 表格
        q_table[state, action] += lr * (reward + gamma * np.max(q_table[next_state]) - q_table[state, action])
        # 更新当前状态
        state = next_state
        # 判断是否终止
        if done:
            break

# 使用训练好的 Q 表格测试
state = 0 # 初始状态
path = [state] # 轨迹
done = False
while not done:
    # 选择当前状态下的最优动作
    action = np.argmax(q_table[state])
    # 执行当前动作，并观察下一个状态和奖励
    next_state, reward = transition(state, action)
    # 更新轨迹
    path.append(next_state)
    # 更新当前状态
    state = next_state
    # 判断是否终止
    if done:
        break

请注意，上述代码中的 `transition` 函数需要根据具体问题进行实现。在无人机轨迹优化问题中，可以考虑将状态定义为无人机的位置和速度，动作定义为无人机的加速度和转向角度，状态转移函数根据物理模型计算下一个状态和奖励。