sumo与强化学习Q-learning结合的代码

以下是使用 Python 和 SUMO（Simulation of Urban MObility）与强化学习 Q-learning 结合的代码示例：

import traci
import numpy as np

# 定义 Q-learning 算法的相关参数
Q = np.zeros((num_states, num_actions))
alpha = 0.1
gamma = 0.6
epsilon = 0.1

# 定义状态和动作数量
num_states = ...
num_actions = ...

# 初始化 SUMO 环境
sumoCmd = ["sumo", "-c", "path/to/sumo/config/file"]
traci.start(sumoCmd)

# 开始执行 Q-learning 算法
for episode in range(num_episodes):
    # 重置环境并获取初始状态
    traci.load(["-c", "path/to/sumo/config/file"])
    state = ...

    # 执行 Q-learning 算法
    while not done:
        # 使用 epsilon-greedy 策略选择动作
        if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action = np.random.randint(0, num_actions)
        else:
            action = np.argmax(Q[state, :])

        # 执行动作并获取下一个状态和奖励
        reward = ...
        next_state = ...

        # 更新 Q 值
        Q[state, action] = (1 - alpha) * Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]))

        # 进入下一个状态
        state = next_state

    # 保存本次训练结果
    ...

# 结束 SUMO 环境
traci.close()

在此示例代码中，我们使用了 Q-learning 算法来控制 SUMO 的交通流，其中 Q 表示状态-动作对的价值，alpha 表示学习率，gamma 表示折扣因子，epsilon 表示 epsilon-greedy 策略中的 epsilon。我们首先初始化了 Q 值表，然后使用 epsilon-greedy 策略选择动作，执行动作并获取下一个状态和奖励，然后更新 Q 值。在每个 episode 结束后，我们保存了本次训练结果。最后，我们结束了 SUMO 环境。