用C++语言实现添加鹰眼窗口

在C++中实现鹰眼窗口（Eyes-On-The-Prize）通常是指一种算法，用于强化学习中，特别是在基于值函数的学习策略中。鹰眼窗口是一种经验加权的状态空间探索方法，它会给予当前状态高优先级，以便更快地学习到其价值。

以下是简单的示例，展示如何在C++中使用Q-Learning（一种常用的值迭代算法）和一个简单的“鹰眼”策略：

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <vector>

// 状态-动作值表
class QTable {
public:
    std::unordered_map<std::string, double> states;
};

// 更新Q表
void update_q_table(QTable& q, const std::string& state, int action, double reward) {
    if (q.states.find(state) == q.states.end()) {
        q.states[state] = 0;
    }
    q.states[state] += alpha * (reward + gamma * max_value(q.states) - q.states[state]);
}

// 执行动作并更新鹰眼窗口
double select_action(QTable& q, const std::string& state, double* window) {
    if (*window > q(states)) {
        return std::stoi(state.substr(0, window->size()));
    } else {
        // 如果鹰眼窗小，随机选择动作
        return rand() % num_actions; // 假设num_actions是动作的数量
    }
}

int main() {
    QTable q;
    double window_size = 0.1; // 鹰眼窗口大小

    // ...模拟环境并持续学习...
    while (true) {
        std::string current_state = getCurrentState(); // 获取当前状态
        int action = select_action(q, current_state, &window_size); // 根据鹰眼选择行动
        executeAction(action); // 执行行动
        update_q_table(q, current_state, action, getReward()); // 更新Q表
    }

    return 0;
}

这个例子只是一个简化版本，实际应用中可能需要更复杂的数据结构和算法来处理连续状态空间、离散动作以及动态调整鹰眼窗口等。