soft q -learning代码

Soft Q-learning是一种基于强化学习的算法，它结合了Q-learning的离线更新策略和softmax函数，用于解决连续动作空间的问题。这种算法通常用于有状态的马尔科夫决策过程(MDP)中，它能帮助智能体在不确定性和高维度环境中做出决策。

下面是一个简单的Soft Q-learning伪代码示例：

import numpy as np

# 初始化
state_dim = ...  # 状态维度
action_dim = ...  # 动作维度
alpha = ...  # 学习率
beta = ...  # 软max温度参数
q_table = np.zeros((state_dim, action_dim))
epsilon = ...  # 探索率

def choose_action(state):
    if np.random.uniform() < epsilon:
        return np.random.choice(action_dim)
    else:
        return np.argmax(q_table[state])

def update_q_table(old_state, action, reward, new_state):
    max_future_q = np.max(q_table[new_state])
    current_q = q_table[old_state][action]
    
    # Softmax exploration
    prob = np.exp(current_q / beta) / np.sum(np.exp(q_table[old_state] / beta))
    next_prob = np.exp(max_future_q / beta) / np.sum(np.exp(q_table[new_state] / beta))

    # Update using TD(0) with Boltzmann exploration
    q_table[old_state][action] += alpha * (reward + gamma * np.log(prob) - current_q)

# 主循环
for episode in range(num_episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = choose_action(state)
        new_state, reward, done, _ = env.step(action)
        update_q_table(state, action, reward, new_state)
        state = new_state

注意：这个代码只是一个简化版本，实际应用可能需要更复杂的环境交互、存储历史经验、折扣因子(gamma)等元素，并且通常会集成到深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中处理大规模数据。