用Python写一个强化学习的例子

Python中的强化学习有很多不同的实现，但一个简单的例子是使用强化学习来训练一个AI控制台游戏的角色。下面是一个简单的Python程序，可以使用强化学习来训练游戏中的角色： import gym
import numpy as np # 创建环境
env = gym.make('CartPole-v0') # 初始化参数
num_episodes = 1000
num_steps = 200 # 创建Q表
Q = np.zeros([env.observation_space.n, env.action_space.n]) # 开始训练
for episode in range(num_episodes):
# 初始化状态
state = env.reset() # 遍历每一步
for step in range(num_steps):
# 选择操作
action = np.argmax(Q[state, :] + np.random.randn(1, env.action_space.n)*(1./(episode+1)))
# 执行操作
new_state, reward, done, info = env.step(action)
# 更新Q表
Q[state, action] = reward + np.max(Q[new_state, :])
# 更新状态
state = new_state
# 如果完成，跳出循环
if done:
break# 训练完成后，Q表就可以用来控制角色的行为。