人工智能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，基于强化学习算法：

import numpy as np

# 定义状态空间和动作空间
states = range(1, 101)
actions = ['left', 'right', 'up', 'down', 'pick']

# 定义奖励函数
def reward(state, action):
    if state == 100 and action == 'pick':
        return 10
    elif action == 'pick':
        return -1
    else:
        return 0

# 定义状态转移函数
def transition(state, action):
    if action == 'left':
        return max(state - 1, 1)
    elif action == 'right':
        return min(state + 1, 100)
    elif action == 'up':
        return max(state - 10, 1)
    elif action == 'down':
        return min(state + 10, 100)
    else:
        return state

# 定义 Q-learning 算法
def q_learning(states, actions, reward, transition, episodes=1000, alpha=0.5, gamma=0.9, epsilon=0.1):
    # 初始化 Q 值表
    q_table = np.zeros((len(states), len(actions)))

    # 进行若干轮迭代
    for episode in range(episodes):
        # 从起点开始
        state = 1

        # 根据 epsilon-greedy 策略选择动作
        while True:
            if np.random.uniform() < epsilon:
                action = np.random.choice(actions)
            else:
                action = actions[np.argmax(q_table[state - 1])]

            # 执行动作并观察奖励和下一个状态
            next_state = transition(state, action)
            r = reward(state, action)

            # 更新 Q 值表
            q_table[state - 1][actions.index(action)] += alpha * (r + gamma * np.max(q_table[next_state - 1]) - q_table[state - 1][actions.index(action)])

            # 转移到下一个状态
            state = next_state

            # 判断是否到达终点
            if state == 100:
                break

    # 返回学习得到的 Q 值表
    return q_table

# 进行 Q-learning 学习
q_table = q_learning(states, actions, reward, transition)

# 输出 Q 值表
print(q_table)

该代码实现了一个基于 Q-learning 算法的人工智能猴子，可以在一个 $10 \times 10$ 的网格世界中自主探索和学习，最终摘到香蕉并获得奖励。