我们首先引入了迷宫类Maze,这是一个非常强大的函数,它能够根据你的要求随机创建一个迷宫,或者根据指定的文件,读入一个迷宫地图信息。 使用Maze("file_name")根据指定文件创建迷宫,或者使用Maze(maze_size=(height, width))来随机生成一个迷宫。 使用trap number参数,在创建迷宫的时候,设定迷宫中陷阱的数量。 直接键...
7-8 Q-Learning 实现机器人走迷宫:决策算法(1)是阿里数据工程师竟然会分享,价值1万多的 2021全新Python人工智能框架全套教程 入门到精通【必收藏】的第93集视频,该合集共计99集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
基于强化学习Q-Learning方法实现机器人走迷宫.zip 人工智能-项目实践-机器学习 上传者:admin_maxin时间:2024-02-15 基于Python实现机器人自动走迷宫【100011016】 在本实验中,要求分别使用基础搜索算法和 Deep QLearning 算法,完成机器人自动走迷宫。 上传者:s1t16时间:2023-02-27 ...
主要介绍了用Q-learning算法实现自动走迷宫机器人的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 哈工大机器学习.zip ...
我们需要通过修改robot.py中的代码,来实现一个 Q Learning 机器人,实现上述的目标。 Section 1 算法理解 1.1 强化学习总览 强化学习作为机器学习算法的一种,其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”,以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习,在强化学习的框架中,我们更侧重通过智能体与环境的交互来学...
我们需要通过修改robot.py中的代码,来实现一个 Q Learning 机器人,实现上述的目标。 Section 1 算法理解 1.1 强化学习总览 强化学习作为机器学习算法的一种,其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”,以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习,在强化学习的框架中,我们更侧重通过智能体与环境的交互来学...
我们需要通过修改robot.py中的代码,来实现一个 Q Learning 机器人,实现上述的目标。 Section 1 算法理解 1.1 强化学习总览 强化学习作为机器学习算法的一种,其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”,以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习,在强化学习的框架中,我们更侧重通过智能体与环境的交互来学...
我们需要通过修改robot.py中的代码,来实现一个 Q Learning 机器人,实现上述的目标。 Section 1 算法理解 1.1 强化学习总览 强化学习作为机器学习算法的一种,其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”,以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习,在强化学习的框架中,我们更侧重通过智能体与环境的交互来学...
我们需要通过修改robot.py中的代码,来实现一个 Q Learning 机器人,实现上述的目标。 Section 1 算法理解 1.1 强化学习总览 强化学习作为机器学习算法的一种,其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”,以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习,在强化学习的框架中,我们更侧重通过智能体与环境的交互来学...
在该项目中,你将使用强化学习算法,实现一个自动走迷宫机器人。 如上图所示,智能机器人显示在右上角。在我们的迷宫中,有陷阱(红色×××)及终点(蓝色的目标点)两种情景。机器人要尽量避开陷阱、尽快到达目的地。 小车可执行的动作包括:向上走 u、向右走 r、向下走 d、向左走l。