python编程实现Q-learning算法

Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，它可以用来处理离散状态和动作空间的问题。在下面的代码中，我们将使用Q-learning来解决一个简单的迷宫问题。

首先，我们需要定义迷宫的状态空间、动作空间和奖励函数。我们将使用一个3x3的迷宫，其中0表示空格，1表示障碍物，2表示目标。

import numpy as np

# 定义迷宫状态空间
states = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# 定义动作空间
actions = [0, 1, 2, 3]  # 上下左右

# 定义奖励函数
rewards = np.array([
    [-1, -1, -1],
    [-1, 0, -1],
    [-1, -1, 1]
])

接下来，我们需要初始化Q函数。我们将使用一个3x3x4的数组来表示Q函数，其中第一个维度表示状态，第二个维度表示动作，第三个维度表示Q值。

# 初始化Q函数
q = np.zeros((len(states), len(actions)))

# 定义学习率和折扣因子
alpha = 0.5
gamma = 0.9

现在我们可以开始训练Q函数了。训练过程将在迭代中进行，每个迭代都需要从起始状态开始执行动作，直到达到目标状态。在每个迭代中，我们将更新Q函数的值，以便更好地指导智能体的决策。

# 迭代1000次
for i in range(1000):
    # 选择起始状态
    state = 0
    
    # 当前状态不为目标状态时执行动作
    while state != 8:
        # 选择动作
        if np.random.uniform() < 0.1:
            action = np.random.choice(actions)
        else:
            action = np.argmax(q[state])
        
        # 执行动作并观察下一个状态和奖励
        next_state = state + [-3, 3, -1, 1][action]
        reward = rewards[next_state // 3, next_state % 3]
        
        # 更新Q函数
        q[state][action] = q[state][action] + alpha * (reward + gamma * np.max(q[next_state]) - q[state][action])
        
        # 转移到下一个状态
        state = next_state

训练完成后，我们可以使用Q函数来指导智能体的决策。在下面的代码中，我们将从起始状态开始执行动作，直到达到目标状态。

# 从起始状态开始执行动作
state = 0
while state != 8:
    action = np.argmax(q[state])
    next_state = state + [-3, 3, -1, 1][action]
    state = next_state
    
print("Reached the goal!")

完整的代码如下：

import numpy as np

# 定义迷宫状态空间
states = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

# 定义动作空间
actions = [0, 1, 2, 3]  # 上下左右

# 定义奖励函数
rewards = np.array([
    [-1, -1, -1],
    [-1, 0, -1],
    [-1, -1, 1]
])

# 初始化Q函数
q = np.zeros((len(states), len(actions)))

# 定义学习率和折扣因子
alpha = 0.5
gamma = 0.9

# 迭代1000次
for i in range(1000):
    # 选择起始状态
    state = 0
    
    # 当前状态不为目标状态时执行动作
    while state != 8:
        # 选择动作
        if np.random.uniform() < 0.1:
            action = np.random.choice(actions)
        else:
            action = np.argmax(q[state])
        
        # 执行动作并观察下一个状态和奖励
        next_state = state + [-3, 3, -1, 1][action]
        reward = rewards[next_state // 3, next_state % 3]
        
        # 更新Q函数
        q[state][action] = q[state][action] + alpha * (reward + gamma * np.max(q[next_state]) - q[state][action])
        
        # 转移到下一个状态
        state = next_state

# 从起始状态开始执行动作
state = 0
while state != 8:
    action = np.argmax(q[state])
    next_state = state + [-3, 3, -1, 1][action]
    state = next_state
    
print("Reached the goal!")