Python强化学习迷宫求解项目及源码解析

资源摘要信息: 本资源是关于人工智能大作业的一个完整项目，主题是使用强化学习技术解决迷宫问题，并且提供源代码、项目说明、实验报告和可执行文件。该项目旨在帮助计算机相关专业的学生、老师、企业员工，以及对人工智能感兴趣的初学者理解和掌握强化学习在路径规划和决策制定中的应用。 项目介绍： 本项目包含一系列Python脚本，涵盖了强化学习的基本概念和应用。用户可以通过下载并运行提供的资源来学习和实践迷宫问题的求解过程。项目中的代码是经过测试并确保能够正常运行的，因此可以作为学习资料或者项目参考。 核心代码说明： 1. maze.py：提供了迷宫类的实现，使用二维数组来表示迷宫地图，其中不同数字代表不同类型的方格，如墙、陷阱、火等。 2. train_qtable.py：实现了Q表算法，该算法用于存储和更新Q值（即状态-动作对的预期回报值），并能够在训练过程中与迷宫环境交互。 3. train_network.py：实现了监督学习模型，用于通过学习预测最优动作，从而指导迷宫求解。 4. git.py：作为一个辅助脚本，用于批量式学习。 5. maze_map.py：定义了多个迷宫的配置信息。 6. draw.py：用于可视化Q表和展示迷宫求解过程。 UI代码说明： 1. ui.py：顶层窗口，包含两个标签页，分别对应“已有迷宫”和“用户自定义”功能。 2. ui_basic.py：实现了“已有迷宫”标签页，用户可以从中选择一个迷宫进行训练，并观察整个求解过程。 3. ui_userDefine.py：实现了“用户自定义”标签页，用户可以创建自定义大小和规则的迷宫，并设置训练参数，以不同速度观察求解过程。 4. draw_ui.py：在用户界面中绘制Q表和迷宫求解过程。 运行方法： 1. 打开“可执行文件/ui.exe”以启动用户界面。 2. 运行“代码/ui.py”以启动用户界面并加载预设的迷宫进行训练。 3. 运行“代码/train_qtable.py”以对预定义迷宫进行训练，并在训练完成后展示Q表和求解过程。 编译运行环境： 项目需要在Python 3.6环境下编译和运行，还需安装以下库：pyqt 5.13.1, matplotlib 3.0.2, numpy 1.15.2, Pyinstaller 3.5。 该资源不仅可以作为学习强化学习算法和迷宫求解的实践材料，还可以作为相关专业学生的课程设计、作业、毕业设计等项目的参考资料。项目提供的可执行文件和源代码使得用户无需深入编程即可体验和理解强化学习的原理和应用，同时也为有能力进行进阶学习的用户提供了一个很好的基础框架，他们可以在现有代码的基础上进行修改和扩展，以实现更复杂的功能。