14. 教育和模拟：用于开发教育软件，帮助学生通过模拟和交互学习复杂的概念。六、Python应用 在Python中通常会使用如`numpy`进行数值计算，`matplotlib`进行数据可视化，以及`gym`库来创建和使用各种强化学习环境。以下是一个简单的Q学习算法的Python代码示例：```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as...
通过不断迭代更新Q(s,a)Q(s,a)的值,Q-Learning算法可以学习到最优策略π∗π∗下的状态-动作对的价值函数Q∗(s,a)Q∗(s,a)。这个过程不需要环境的动态模型,因此Q-Learning是一种无模型的强化学习算法。 1.2 Q-Learning解的推导 贝尔曼方程是动态规划中的核心原理,它将一个状态的价值分解为即时奖励...
一般地,TSP问题可描述为:一个旅行商需要拜访n个城市,城市之间的距离是已知的,若旅行商对每个城市必须拜访且只拜访一次,求旅行商从某个城市出发并最终回到起点的一条最短路径。 三、Q-learning求解物流配送路径规划 3.1部分Python代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importma...
Q学习(Q-learning)入门小例子及python实现 一、从马尔科夫过程到Q学习 # 有一定基础的读者可以直接看第二部分 Q学习(Q-learning)算法是一种与模型无关的强化学习算法,以马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)为理论基础。 标准的马尔科夫决策过程可以用一个五元组<S,A,P,R,γ> 表示,其中: S是...
(3)随机生成17个城市 Qlearning算法得到的最短路线: [1, 5, 10, 6, 7, 3, 13, 15, 9, 4, 14, 12, 2, 11, 16, 8, 17, 1] 四、完整Python代码
接下来逐行解释一下这个QLearning类的代码: classQLearning(object): 定义了一个叫做QLearning的类,它继承自object。 def__init__(self,n_states,n_actions,cfg): 这是QLearning类的构造函数(初始化方法)。它接受三个参数: n_states:状态空间的大小 ...
QLearning 理论讲解 【强化学习】Q-Learning算法详解以及Python实现【80行代码】 代码实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import time ALPHA = 0.1 GAMMA = 0.95 EPSILION = 0.9 N_STATE = 20 ACTIONS = ['left', 'right'] ...
Q-learning得到的最短路线: [1, 16, 31, 20, 14, 26, 13, 5, 22, 10, 29, 37, 7, 15, 34, 3, 30, 4, 25, 9, 39, 32, 2, 27, 36, 23, 12, 28, 33, 35, 17, 19, 8, 21, 38, 6, 40, 18, 11, 24, 1] 四、完整Python代码...
简介:【Python】 基于Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏(源码+论文)【独一无二】 一、设计要求 该项目的设计要求是开发一个基于 Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏系统,包括环境搭建、算法实现和图形界面展示。首先,需要创建一个贪吃蛇游戏环境(SnakeEnv 类),定义游戏规则、状态空间和动作空间,并实现重置和执行动作的逻...