给我一个强化学习模型的程序
时间: 2023-03-25 13:01:52 浏览: 65
以下是一个简单的强化学习模型的程序示例:
```
import numpy as np
import gym
env = gym.make('CartPole-v')
# 定义超参数
learning_rate = .01
gamma = .99
num_episodes = 100
# 初始化 Q 表
Q = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n])
# 训练模型
for i in range(num_episodes):
state = env.reset()
done = False
total_reward =
while not done:
# 选择动作
action = np.argmax(Q[state, :] + np.random.randn(1, env.action_space.n) * (1. / (i + 1)))
# 执行动作
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
# 更新 Q 表
Q[state, action] += learning_rate * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
state = next_state
total_reward += reward
print("Episode {}: Total Reward = {}".format(i, total_reward))
# 测试模型
state = env.reset()
done = False
total_reward =
while not done:
action = np.argmax(Q[state, :])
state, reward, done, _ = env.step(action)
total_reward += reward
print("Test Result: Total Reward = {}".format(total_reward))
```
这个程序使用 Q 学习算法来训练一个强化学习模型,用于解决 OpenAI Gym 中的 CartPole-v 游戏。在训练过程中,模型不断更新 Q 表,以逐渐提高其在游戏中的表现。在测试阶段,模型使用已经学习到的 Q 表来选择动作,以获得最大的奖励。