Python3语言实现基于贪心策略的q-learning算法

下面是一个简单的Python3代码示例，实现基于贪心策略的Q-Learning算法：

import numpy as np

# 定义九宫格游戏的状态和动作
states = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
actions = ['up', 'down', 'left', 'right']

# 定义奖励和学习率等参数
rewards = np.array([
    [-1, -1, -1, -1, 0, -1, -1, 0, -1],
    [-1, -1, -1, 0, -1, 0, -1, -1, -1],
    [-1, -1, -1, 0, -1, -1, -1, 0, -1],
    [-1, 0, 0, -1, 0, -1, -1, -1, -1],
    [0, -1, -1, 0, -1, 0, -1, -1, 0],
    [-1, 0, -1, -1, 0, -1, -1, -1, -1],
    [-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
    [0, -1, 0, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
    [-1, -1, -1, -1, 0, -1, -1, -1, -1]
])

gamma = 0.8
alpha = 0.5
epsilon = 0.1

# 初始化Q表
q_table = np.zeros((len(states), len(actions)))

# 训练Q-Learning算法
for i in range(1000):
    state = np.random.randint(0, len(states))
    while state != 6:
        # 选择动作
        if np.random.uniform() < epsilon:
            action = np.random.randint(0, len(actions))
        else:
            action = np.argmax(q_table[state])
        # 更新Q值
        next_state = np.where(rewards[state, action] >= 0)[0][0]
        q_table[state, action] = (1 - alpha) * q_table[state, action] + alpha * (rewards[state, action] + gamma * np.max(q_table[next_state]))
        state = next_state

# 测试Q-Learning算法
state = 0
while state != 6:
    action = np.argmax(q_table[state])
    next_state = np.where(rewards[state, action] >= 0)[0][0]
    state = next_state
    print('Move to state', states[state])

在这个示例中，我们定义了九宫格游戏的状态和动作，并设置了奖励和学习率等参数。然后，初始化Q表，并使用1000次训练迭代来更新Q值。在每一次迭代中，机器人会选择一个动作，并根据当前状态和选择的动作更新Q值。最后，我们使用Q表来测试算法的性能，输出机器人移动到的最终状态。