tkinter的mainloop函数与下面的Python伪代码实质是一样的: def mainloop(): while the main window has not been closed: if an event has occurred: run the associated event handler function env.destroy() “销毁”控件,是无法重现的 2.4 Q-Learning 思维决策 这一节好像就是把RL_brain:RL模块进行了解释,...
Please complete the code for this section. Return value: -- q_table : Refer to the function 'build_q_table' -- step_counter_times : List: the number of total steps for every episode. ''' def q_learning(): q_table = build_q_table(N_STATE, ACTIONS) step_counter_times = [] ''...
而且,Mountain Car在实际上它observation上的两个变量是一对连续的float数字,然而因为Q-learning本身的特点(需要构建一个Q-table),我们将每个连续的observation都四舍五入强制转换为了int来避免维度爆炸的问题。当state的observation变为离散后,环境中的状态的数量是就变成可数的, 这样构建出的Q-table就更简单,更加方便...
pip install beautifulsoup4 -t /home/aistudio/external-libraries # 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可: # Also add the following code, # so that every time the environment (kernel) starts, # just run the following code: import sys sys.path.append('/home/ai...
Kaiser的代码先睹为快,绝对让你秒懂q-learning算法,当然我也做了部分润色: View Code 0.相关参数 epsilon = 0.9#贪婪度 greedyalpha = 0.1#学习率gamma = 0.8#奖励递减值 1.状态集 探索者的状态,即其可到达的位置,有4个。所以定义 states = range(4)#状态集,从0到3 ...
python Q学习 q learning python 本文作者:hhh5460 问题情境 一个2*2的迷宫,一个入口,一个出口,还有一个陷阱。如图 (图片来源:https:///blog/post/intro_q_learning) 这是一个二维的问题,不过我们可以把这个降维,变为一维的问题。 感谢:https:///blog/post/intro_q_learning。网上看了无数文章,无数代码...
我们的code进行20次训练,得到更新后Q-Table,这时机器人再进入字符串,就能以最效率的方式,走到字母T importnumpy as np #by Jarek.Tan ALPHA= 0.1GAMMA= 0.9EPSILON= 0.9EPOCH= 20N_STATE= 6ACTIONS= ["left","right"] np.random.seed(2) Q_Table=np.zeros((N_STATE, len(ACTIONS)))defget_reward(S...
今天重新发布强化学习第10篇:强化学习Q-learning求解迷宫问题 代码实现 我想对此篇做一些更加详细的解释。 1 创建地图 创建迷宫地图,包括墙网格,走到墙网格就是负奖励。 注意:空白可行走网格奖励值设置为负数,比如-1, 是为减少路径中所经点数;如果设置为大于0的奖励值,路线中会出现冗余点。
broadcasting) as much as possible as opposed to native python loops, as this will significantly decrease your runtime.With decently optimized code, we were able to get under 10 seconds per epoch on a 2015 Macbook Pro, and roughly under80 seconds on EWS. We highly recommend you running the...
Q-learning 是一个基于值的强化学习算法,利用 Q 函数寻找最优的「动作—选择」策略。 它根据动作值函数评估应该选择哪个动作,这个函数决定了处于某一个特定状态以及在该状态下采取特定动作的奖励期望值。 目的:最大化 Q 函数的值(给定一个状态和动作时的未来奖励期望)。