ε-greedy策略实现强化学习代码

下面是一个简单的伪代码示例，演示了如何使用ε-greedy策略来实现强化学习：

import random

# 定义ε-greedy策略参数
epsilon = 0.2

# 动作空间
actions = [0, 1, 2, 3]

# Q值表
Q = {}

# 初始化Q值表
for action in actions:
    Q[action] = 0

# ε-greedy策略的选择动作函数
def choose_action():
    rand = random.random()  # 生成0到1之间的随机数
    if rand < epsilon:
        # 随机选择一个动作进行探索
        return random.choice(actions)
    else:
        # 选择当前Q值最高的动作进行利用
        max_q = max(Q.values())
        best_actions = [action for action, q in Q.items() if q == max_q]
        return random.choice(best_actions)

# 强化学习训练循环
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()  # 重置环境的初始状态
    
    while True:
        action = choose_action()  # 根据ε-greedy策略选择动作
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)  # 执行动作并观察奖励和下一个状态
        
        # 更新Q值表
        Q[action] = Q[action] + learning_rate * (reward + discount_factor * max(Q.values()) - Q[action])
        
        state = next_state
        
        if done:
            break

请注意，上述代码是一个伪代码示例，其中的环境和学习参数等具体细节需要根据实际问题进行调整和实现。这个示例主要展示了ε-greedy策略在强化学习中的基本应用。