Q-Learning算法走迷宫实验报告

"CS2003班_U202015375_汪宇飞1" 这篇报告主要探讨了Q-Learning算法在解决走迷宫问题中的应用，该算法是人工智能领域强化学习的一个重要组成部分。Q-Learning由Watkins在1989年提出，属于value-based的强化学习算法，它的核心是构建一个Q-table，用于存储不同状态（State）和动作（Action）之间的Q值，从而选择能够带来最大长期奖励的动作。 在迷宫环境中，问题被设定为使用Q-Learning在名为FrozenLake8x8的模拟场景中找到从起点（S）到终点（G）的安全路径，避开危险点（H）。这个环境是OpenAI Gym提供的一种经典强化学习挑战，模拟了冬季湖面冰层上的行走难题，冰面上的某些区域是不稳定的，一旦踩到就会导致失败。 Q-Learning算法的基本工作原理如下： 1. **初始化Q-table**：首先，建立一个表格，其中每个单元格对应一个状态-动作对，所有Q值初始化为零或随机小数值。 2. **选择动作**：在每个时间步，智能体根据当前状态选择一个动作。初期可能遵循随机策略，随着学习进行，会逐渐依据Q-table中的最大Q值来选择动作。 3. **执行动作并观察结果**：智能体执行选定的动作，并观察环境的反馈，包括新的状态和获得的即时奖励。 4. **更新Q-value**：根据Q-learning的更新公式，计算新Q值：`Q(s, a) <- Q(s, a) + α * [r + γ * max(Q(s', a')) - Q(s, a)]`，其中，`α`是学习率，`γ`是折扣因子，`r`是即时奖励，`s'`是新状态，`a'`是在新状态下的最佳动作。 5. **重复步骤2-4**：智能体不断重复这个过程，直到达到预设的学习次数或者满足其他停止条件，如达到一定的性能水平。 在FrozenLake8x8环境中，智能体通过Q-Learning算法学习如何在滑冰表面上正确移动，避开危险区域，逐步优化其行为策略，最终达到终点。这一过程体现了Q-Learning算法在无模型环境中的适应性和学习能力，它能够通过不断的试错和经验积累，找到最优的行动策略。 实验报告中可能还包含了算法实现的具体细节，例如学习率的选择、探索-利用策略（比如ε-greedy策略）、收敛性分析、性能评估指标（如成功率、平均步数）等。通过这样的实验，学生能够深入理解Q-Learning的工作机制，并且掌握将其应用到实际问题中的方法。