强化学习是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境交互来学习如何做出最优决策。以下是一些强化学习的基础概念和常用算法。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
- 环境（Environment）：智能体所处的世界，包括状态、动作和奖励。
- 状态（State）：智能体在某一时刻感知到的环境信息。
- 动作（Action）：智能体可以执行的行为。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后获得的即时反馈。
常用算法
- Q学习（Q-Learning）：通过学习状态-动作值函数来选择最优动作。
- 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和Q学习的算法，适用于处理高维状态空间。
- 策略梯度（Policy Gradient）：直接学习策略函数来选择动作。
实践案例
以下是一个简单的强化学习案例，使用Python的OpenAI Gym库实现。
import gym
import numpy as np
env = gym.make('CartPole-v1')
epsilon = 0.1
gamma = 0.95
alpha = 0.1
epsilon_decay = 0.995
epsilon_min = 0.01
q_table = np.zeros((env.observation_space.n, env.action_space.n))
for episode 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_table[state])
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
q_table[state][action] = (1 - alpha) * q_table[state][action] + alpha * (reward + gamma * np.max(q_table[next_state]))
state = next_state
print("训练完成！")
# 使用训练好的模型进行测试
state = env.reset()
done = False
while not done:
action = np.argmax(q_table[state])
state, reward, done, _ = env.step(action)
print("测试完成！")
扩展阅读
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