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...
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
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，请确保已经安装了numpy和pandas库。以下是一个简单的Python代码实现，其中包含了详细的注释，供您参考和学习：import numpy as npimport pandas as pdimport timenp.random.seed(2) # 设定随机种子N_STATES = 20 # 一维世界的长度A...
python实现 Qlearning算法 完整的输入输出测试数据 Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于动作-奖励机制的问题。以下是一个简单的 Python 实现 Q-learning 算法的示例,以解决一个简单的迷宫问题。 import numpy as np # 创建迷宫示例,用数字表示迷宫状态 # 0表示可通行的空格,1表示障碍物,9表示目标点 maze =...
(3)随机生成27个城市 Qlearning算法得到的最短路线: [1, 6, 22, 11, 18, 9, 25, 10, 24, 5, 20, 27, 16, 3, 21, 12, 19, 17, 8, 7, 23, 13, 14, 4, 26, 2, 15, 1] 四、完整Python代码
【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。
Q-learning是一种用于强化学习的算法,通过迭代更新一个称为Q-table的表格来估计每个状态-动作对的价值。下面是一个简单的 Q-learning 的 Python 实现,假设我们有一个格子世界(Grid World)环境。 示例环境:格子世界 在这个例子中,我们有一个 5x5 的格子世界,其中左上角是起点(0, 0),右下角是终点(4, 4)。
[Python] Q-learning实现 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...
本文中我们将尝试找出一种方法,在从目的地a移动到目的地B时尽可能减少遍历路径。我们使用自己的创建虚拟数据来提供演示,下面代码将创建虚拟的交通网格: importnetworkxasnx # Create the graph object G=nx.Graph() # Define the nodes nodes= ['New York, NY', 'Los Angeles, CA', 'Chicago, IL', 'Houst...