【基础】Q-Learning算法实现与应用

# 1. Q-Learning算法原理与理论基础**

Q-Learning算法是一种无模型、基于价值的强化学习算法，它通过学习状态-动作值函数（Q函数）来指导智能体在环境中采取最佳行动。Q函数表示在给定状态下执行特定动作的预期累积奖励。

Q-Learning算法的更新规则为：

Q(s, a) ← Q(s, a) + α[r + γmax_a' Q(s', a') - Q(s, a)]

其中：

* α是学习率，控制更新幅度
* r是立即奖励
* γ是折扣因子，平衡立即奖励和未来奖励的重要性
* s'是执行动作a后到达的新状态
* a'是s'状态下采取的最佳动作

# 2. Q-Learning算法的Python实现

### 2.1 Q-Learning算法的伪代码实现

Q-Learning算法的伪代码实现如下：

初始化Q表，Q(s, a) = 0
对于每个episode:
    初始化状态s
    while s不为终止状态:
        从s出发，选择动作a
        执行动作a，得到奖励r和下一个状态s'
        更新Q表：Q(s, a) = Q(s, a) + α * (r + γ * max_a' Q(s', a') - Q(s, a))
        s = s'

其中，α是学习率，γ是折扣因子。

### 2.2 Q-Learning算法的Python代码实现

import numpy as np

class QLearningAgent:
    def __init__(self, env, learning_rate=0.1, discount_factor=0.9):
        self.env = env
        self.learning_rate = learning_rate
        self.discount_factor = discount_factor

        # 初始化Q表
        self.q_table = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n))

    def choose_action(self, state):
        # ε-greedy策略
        if np.random.rand() < self.epsilon:
            return np.random.choice(env.action_space.n)
        else:
            return np.argmax(self.q_table[state, :])

    def update_q_table(self, state, action, reward, next_state):
        # 更新Q表
        self.q_table[state, action] += self.learning_rate * (reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) - self.q_table[state, action])

    def train(self, num_episodes=1000