Python 强化学习教程：Q-Learning 简介

Q-Learning 是一种在强化学习中广泛使用的技术，它通过学习最大化长期奖励来指导智能体做出决策。以下是一些关于 Q-Learning 的基本概念和教程。

基本概念

状态 (State): 智能体所处的环境。
动作 (Action): 智能体可以采取的操作。
奖励 (Reward): 智能体采取动作后获得的即时奖励。
策略 (Policy): 智能体在给定状态下选择动作的规则。

Q-Learning 工作原理

初始化 Q 表：Q 表是一个二维数组，用于存储每个状态和动作的 Q 值。
选择动作：在给定状态下，选择具有最大 Q 值的动作。
执行动作：智能体执行选定的动作，并观察环境状态和奖励。
更新 Q 表：根据新的状态、动作和奖励，更新 Q 表中对应状态和动作的 Q 值。
重复步骤 2-4，直到达到终止条件。

实践教程

以下是一个简单的 Q-Learning 示例：

import numpy as np

# 初始化 Q 表
Q = np.zeros([env.nS, env.nA])

# 学习参数
alpha = 0.1  # 学习率
gamma = 0.6  # 折扣因子
epsilon = 0.1  # 探索率

# Q-Learning 算法
for i in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        if np.random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action = env.action_space.sample()
        else:
            action = np.argmax(Q[state, :])
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
        state = next_state

扩展阅读

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