st1表示移动之后下一个状态。然后我们需要实现对Q的更新,直接对上面的公式(1.7)进行代码实现,核心代码就一行: Q[i, j, a] = (1-alpha) * Q[i, j, a] + alpha*(R + gamma*Q[st1[0], st1[1], :].max()) 整体代码如下: import numpy as np map = np.zeros((3, 3)) # 目标位置 map[0...
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现) 欢迎来到本博客 ️ ️ 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 /> ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述参考文献: 基于CNN-SVM的数据分类预测研究是一… 依然打开...
# 初始化Q表Q=np.zeros((row_n,col_n,action_n)) 5 算法迭代 进行Q-learning算法迭代更新,包括步骤: 选择动作 执行动作,更新状态 更新Q值 算法实现中一些细节处理包括: 智能体走到边界时,排除一些action 每次episode后,根据路线所经点的reward求和,判断是否找到更优路线。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
我们之前说过noisy-greedy的原理,现在我们怎样用代码实现。就是上面这一行,也是Qlearning的重点。 这一行代码我们可以切开几个步骤来看一下: 首先,Q[s, :] 我们看一下table表的s列,就是我们当前的状态对应各个动作的Q值。 其次,np.random.randn(1, env.action_space.n) 就是我们制造出来的噪音,我们希望噪音...
构建一个一维场景: #---T, 角色 # 只能进行左右移动, 直到探索到T位置结束。 参考 2|0代码 importnumpyasnpimportpandasaspdimporttimeN_STATES =6# 6个状态,一维数组长度ACTIONS = [-1,1]# 两个状态,-1:left, 1:rightepsilon =0.9# greedyalpha =0.1# 学习率gamma =0.9# 奖励递减值max_episodes =10...
这个代码实现了一个简单的Q-learning算法来解决一个简单的环境。环境是一个2x3的格子世界，其中数字0表示空格子，9表示目标格子。智能体可以在空格子之间移动，目标是找到目标格子。Q-table是一个状态-动作对应的表格，记录了智能体在每个状态下选择每个动作的预期回报。Q-learning算法通过与环境的交互，不断更新Q-...
下面代码实现了一个经典的Q-learning强化学习算法,用于训练一个智能体在一个简单的环境中寻找从左到右的目标(状态从0到19,目标在19)。智能体的任务是通过向左或向右移动来最大化累积奖励。 项目代码我已经放入GitCode里面,可以通过下面链接跳转:🔥【强化学习】--- Q-Learning算法后续相关单智能体强化学习算法也...
所以我们可以在策略控制循环中使用TD来代替MC。优于TD算法的诸多优点,因此现在主流的强化学习求解方法都是基于TD的。这篇文章会使用就用代码实现 SARSA 和 Q-Learning 这两种算法。 一、算法介绍 关于SARSA 和 Q-Learning算法的详细介绍,本篇博客不做过多介绍,若不熟悉可点击文章开头链接查看。
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。
代码实现 构建画布 我们首先要做的就是来构建画布并且画出迷宫,Python中Tkinter就是一个很好的画图工具(相对于其他的库来说,该库运行快,且不容易卡死) 构建画布的时候,我们除了需要构建基本的图形和迷宫,还需要实现行动的方式,对于简单的迷宫来说,我们只需要设定“上下左右”的行动方式就可以了,如果走到了黑块就...