强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个分支，它使机器能够通过与环境的交互来学习如何采取行动，以最大化某个累积奖励。

基础概念

  • Agent：智能体，通常是软件程序，它试图在环境中进行决策。
  • Environment：环境，智能体与之交互的世界。
  • State：智能体在特定时刻的状态。
  • Action：智能体可以执行的操作。
  • Reward：智能体执行操作后收到的奖励或惩罚。

Python 中的强化学习库

Python 中有几个流行的强化学习库，例如：

  • OpenAI Gym：提供了一系列预定义的环境，用于测试和比较强化学习算法。
  • stable_baselines3：一个基于 TensorFlow 和 PyTorch 的强化学习库，提供了许多预训练的模型和算法。

示例环境

以下是一个使用 OpenAI Gym 的 CartPole 环境的简单示例：

import gym
import numpy as np

env = gym.make("CartPole-v1")
state = env.reset()

for _ in range(1000):
    env.render()
    action = env.action_space.sample()
    next_state, reward, done, _ = env.step(action)
    if done:
        break
    state = next_state

env.close()

图片示例

CartPole

扩展阅读

想要了解更多关于 Python 强化学习的知识，可以阅读以下资源：