用python 写一个Qlearning的例子
时间: 2024-03-18 16:41:31 浏览: 28
好的,下面是一个使用Python实现Q-learning算法的简单示例代码。这个例子是基于一个简单的格子世界环境,智能体需要学会从起点出发,经过障碍物到达终点,同时获得最大的累计奖励。具体实现中,我们使用了ε-greedy策略和Q值函数的更新方法。
```python
import numpy as np
# 定义环境大小和各个状态的奖励值
n_states = 6
n_actions = 2
rewards = np.array([-1, -1, -1, 10, -1, -1])
# 定义状态转移矩阵
transitions = np.array([
[0, 1],
[2, 3],
[1, 2],
[4, 3],
[3, 5],
[4, 5]
])
# 定义Q值函数和初始值
Q = np.zeros((n_states, n_actions))
# 定义训练参数和环境参数
epsilon = 0.1
alpha = 0.5
gamma = 0.9
n_episodes = 100
# 开始训练
for i in range(n_episodes):
# 从起点开始
state = 0
done = False
while not done:
# 使用ε-greedy策略选择动作
if np.random.uniform() < epsilon:
action = np.random.randint(n_actions)
else:
action = np.argmax(Q[state, :])
# 执行动作,更新状态
next_state = transitions[state, action]
reward = rewards[next_state]
done = (next_state == n_states - 1)
Q[state, action] += alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
state = next_state
# 测试训练结果
state = 0
done = False
while not done:
action = np.argmax(Q[state, :])
next_state = transitions[state, action]
reward = rewards[next_state]
done = (next_state == n_states - 1)
state = next_state
print(state)
```
这个例子中,我们首先定义了一个简单的格子世界环境,然后定义了Q值函数和初始值。接着,我们使用ε-greedy策略选择动作,并根据上述公式更新Q值函数。在训练过程中,我们执行多次相同的过程,直到Q值函数收敛。最后,我们使用训练好的Q值函数来测试智能体的表现,输出智能体从起点出发到达终点的路径。
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