在这个博客中，我们将深入探讨 Q-Learning 算法的示例代码。Q-Learning 是一种强化学习算法，它通过试错和奖励来学习如何做出最佳决策。
代码概述
以下是一个简单的 Q-Learning 代码示例，用于解决一个经典的网格世界问题。
# 代码示例省略
代码解析
- 初始化 Q 表：Q 表用于存储每个状态和动作的 Q 值。
- 选择动作：基于当前状态和 Q 表，选择一个动作。
- 执行动作：在环境中执行选定的动作，并获取奖励。
- 更新 Q 表：根据新获取的信息更新 Q 表。
扩展阅读
如果你对 Q-Learning 有更深入的兴趣，可以阅读以下资源：
Q-Learning 算法流程图