请帮我用python实现贝尔曼公式值迭代算法

好的，下面是一个简单的贝尔曼公式值迭代算法的 Python 实现，供您参考：

import numpy as np

# 定义状态空间大小和动作空间大小
STATE_SPACE_SIZE = 10
ACTION_SPACE_SIZE = 2

# 定义奖励函数和状态转移函数
def reward_func(state, action):
    if state == STATE_SPACE_SIZE - 1 and action == 1:
        return 1
    else:
        return 0

def transition_func(state, action):
    if action == 0:
        return max(0, state - 1)
    else:
        return min(STATE_SPACE_SIZE - 1, state + 1)

# 定义贝尔曼公式值迭代函数
def value_iteration(theta=0.0001, discount_factor=0.9):
    # 初始化值函数
    V = np.zeros(STATE_SPACE_SIZE)

    # 迭代直到收敛
    while True:
        delta = 0
        # 对于每个状态，计算其最优动作的值函数
        for s in range(STATE_SPACE_SIZE):
            v = V[s]
            max_v = -float('inf')
            # 对于每个动作，计算其价值
            for a in range(ACTION_SPACE_SIZE):
                # 计算动作后的新状态和奖励
                next_s = transition_func(s, a)
                r = reward_func(s, a)
                # 使用贝尔曼公式更新价值
                max_v = max(max_v, r + discount_factor * V[next_s])
            # 更新当前状态的价值
            V[s] = max_v
            delta = max(delta, abs(v - V[s]))
        # 如果值函数的变化小于阈值，认为已经收敛，退出迭代
        if delta < theta:
            break
    return V


# 测试
if __name__ == '__main__':
    V = value_iteration()
    print("最优状态价值：", V)

这个例子中，我们定义了一个简单的状态空间和动作空间，以及一个简单的奖励函数和状态转移函数。然后，我们使用贝尔曼公式值迭代算法来计算每个状态的最优价值函数。最后，我们输出最优状态价值。你可以根据自己的具体需求进行修改和扩展。