【Python】强化学习Q-Learning走迷宫 Q-Learning是一种基于值函数的强化学习算法,这里用该算法解决走迷宫问题。 算法步骤如下: 1. 初始化 Q 表:每个表格对应状态动作的 Q 值。这里就是一个H*W*4的表,4代表上下左右四个动作。 2. 选择动作: 根据 Q 表格选择最优动作或者以一定概率随机选择动作。 3. 执行...
给定一个N*N矩阵,其中仅有-1、0、1组成该矩阵,-1表示障碍,0表示路,1表示终点和起点: # 生成迷宫图像 defgenerate_maze(size): maze = np.zeros((size, size)) # Start and end points start = (random.randint(0, size-1),0) end = (random.randint(0, size-1), size-1) maze[start] =1 ...
上文中我们了解了Q-Learning算法的思想,基于这种思想我们可以实现很多有趣的功能和小demo,本文让我们通过Q-Learning算法来实现用计算机来走迷宫。 01 原理简述 我们先从一个比较高端的例子说起,AlphaGo大家都听说过,其实在AlphaGo的训练过程中就使用了Q-Learning的思想,对于机器下错棋和下对棋的时候给予一定的惩罚和...
基于Q-learning算法的迷宫路径规划是一个经典的强化学习问题。Q-learning是一种基于价值迭代的强化学习算法,用于学习如何在给定的环境中做出最佳的动作,以获得最大的累积奖励。 在迷宫路径规划中,迷宫可以被建模成一个网格世界,其中包含了起点、终点以及障碍物。Q-learning算法通过不断地与环境进行交互来学习到每个状态...
1. 迷宫游戏 我们以简单的走迷宫小游戏为例开始,样例原型来自[“莫烦PYTHON”]的强化学习,如下图所示,让探索机器人(红色方框)学会走迷宫,图中黄色圆圈表示是天堂出口(reward为1),黑色方框表示是地狱陷阱(reward为-1)。我们给予机器人的引导只有奖励,如果走到天堂出口奖励给1分,继续重新开始学习,如果走到地狱陷阱...
本篇文章是在学习强化学习理论知识后，为了深入理解而记录的一个应用实例。该实例旨在解决一维迷宫问题，即要求智能体从直线的任意位置移动到最右端。为了实现这一目标，我们需要提前了解Q-Learning算法，并熟悉其核心公式——贝尔曼最优公式。在这个实例中，我们将使用Python编程语言来实现Q-Learning算法。在运行代码之前...
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。
上文中我们了解了Q-Learning算法的思想,基于这种思想我们可以实现很多有趣的功能和小demo,本文让我们通过Q-Learning算法来实现用计算机来走迷宫。 原理简述 我们先从一个比较高端的例子说起,AlphaGo大家都听说过,其实在AlphaGo的训练过程中就使用了Q-Learning的思想,对于机器下错棋和下对棋的时候给予一定的惩罚和奖励...
借助上面迷宫游戏,我们归纳出Q-learning算法相关的抽象解释。 Q值定义: Q值是一个表格,用于存储每个状态动作对的估计价值。对于给定的状态s和动作a,Q值表示在状态s执行动作a所获得的长期回报估计。 Q-learning算法核心之更新规则: Q-learning使用迭代的方式更新Q值,通过不断更新Q值来逐步逼近最优策略。更新规则如下: ...
强化学习是机器学习中的一个重要分支,它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。Q-learning算法是强化学习中的一个经典算法,它通过不断地探索和利用环境来学习最优的行为策略。本文将介绍如何使用Python编程语言和Q-learning算法解决迷宫问题,并通过可视化展示智能体学习过程。