人工智猴子摘香蕉代码实现

以下是一个简单的人工智能猴子摘香蕉的代码实现：

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。