人工智猴子摘香蕉代码实现

时间: 2023-10-13 21:31:33 浏览: 35
以下是一个简单的人工智能猴子摘香蕉的代码实现: ```python import numpy as np # 定义一个猴子类 class Monkey: def __init__(self, actions, rewards, q_values): self.actions = actions # 可执行的动作列表 self.rewards = rewards # 每个动作的奖励值 self.q_values = q_values # 每个状态动作对的价值估计 # 选择动作 def choose_action(self, state, epsilon): # epsilon-greedy 策略选择动作 if np.random.uniform() < epsilon: # 随机选择动作 return np.random.choice(self.actions) else: # 选择具有最高价值估计的动作 values = np.array([self.q_values[state, a] for a in self.actions]) return self.actions[np.argmax(values)] # 更新状态动作对的价值估计 def update_q_values(self, state, action, reward, next_state, alpha, gamma): # 使用 Q-learning 更新价值估计 next_value = np.max(self.q_values[next_state]) td_error = reward + gamma * next_value - self.q_values[state, action] self.q_values[state, action] += alpha * td_error # 定义一个游戏类 class Game: def __init__(self, n_states, n_actions, rewards, transition_probabilities, discount_factor): self.n_states = n_states # 状态数 self.n_actions = n_actions # 动作数 self.rewards = rewards # 奖励值列表 self.transition_probabilities = transition_probabilities # 状态转移概率矩阵 self.discount_factor = discount_factor # 折扣因子 # 进行一次游戏 def play(self, monkey): state = 0 # 初始状态 total_reward = 0 # 累计奖励值 while True: # 猴子选择动作 action = monkey.choose_action(state, epsilon=0.1) # 根据状态转移概率矩阵选择下一个状态 next_state = np.random.choice(self.n_states, p=self.transition_probabilities[state, action]) # 获取奖励值 reward = self.rewards[action] # 更新价值估计 monkey.update_q_values(state, action, reward, next_state, alpha=0.1, gamma=self.discount_factor) # 更新状态和累计奖励值 state = next_state total_reward += reward # 判断是否到达终止状态 if state == self.n_states - 1: break return total_reward # 定义主函数 def main(): # 定义游戏参数 n_states = 5 # 状态数 n_actions = 2 # 动作数 rewards = [0, 1] # 奖励值列表 transition_probabilities = np.array([ [0.8, 0.2], [0.1, 0.9], [0.2, 0.8], [0.3, 0.7], [0.0, 1.0] ]) # 状态转移概率矩阵 discount_factor = 0.9 # 折扣因子 # 初始化猴子类和游戏类 monkey = Monkey(actions=[0, 1], rewards=rewards, q_values=np.zeros((n_states, n_actions))) game = Game(n_states=n_states, n_actions=n_actions, rewards=rewards, transition_probabilities=transition_probabilities, discount_factor=discount_factor) # 进行多次游戏 n_episodes = 1000 # 游戏次数 for episode in range(n_episodes): # 进行一次游戏 total_reward = game.play(monkey) # 输出结果 if (episode+1) % 100 == 0: print("Episode {}: Total Reward = {}".format(episode+1, total_reward)) # 运行主函数 if __name__ == '__main__': main() ``` 这个代码实现了一个简单的 Q-learning 算法,让猴子在一个包含 5 个状态和 2 个动作的游戏中摘到香蕉。在每次游戏中,猴子根据当前状态选择一个动作,然后根据状态转移概率矩阵得到下一个状态和奖励值,然后使用 Q-learning 更新状态动作对的价值估计。在多次游戏中,猴子逐渐学习到了如何在不同的状态下选择最优的动作,最终摘到了香蕉。

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