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...
1、部分代码 可以自动生成地图也可导入自定义地图,只需要修改如下代码中chos的值即可。 importmatplotlib.pyplotaspltfromQlearningimportQlearning#Chos: 1 随机初始化地图; 0 导入固定地图chos=1node_num=36#当选择随机初始化地图时,自动随机生成node_num-1个城市# 创建对象,初始化节点坐标,计算每两点距离qlearn =...
Q-learning得到的最短路线: [1, 4, 5, 9, 12, 34, 33, 25, 16, 30, 26, 28, 22, 13, 20, 17, 7, 15, 10, 6, 21, 24, 2, 31, 3, 27, 29, 23, 19, 32, 11, 8, 35, 14, 18, 1] 四、完整Python代码 私
import matplotlib.pyplot as plt import time ALPHA = 0.1 GAMMA = 0.95 EPSILION = 0.9 N_STATE = 20 ACTIONS = ['left', 'right'] MAX_EPISODES = 200 FRESH_TIME = 0.1 ### 1. Define Q table ### def build_q_table(n_state, actions): q_table = pd.DataFrame( np.zeros((n_state, l...
python 代码实现: 首先导入一些需要的库: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromitertoolsimportcountimportgymimporttimeimportmatplotlib 然后是一些需要用到的函数: class EGreedyExpStrategy(): # epsilons-greedy strategy def __init__(self, init_epsilon=1.0, min_epsilon=0.1, decay_steps=1000000):...
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...
[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...
【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。
代码实现 以下是使用Python实现Q-learning算法解决动态车间调度问题的代码: importnumpyasnp# 初始化Q值表num_states=10# 车间状态数量num_actions=4# 动作数量Q=np.zeros((num_states,num_actions))# 初始化Q值表# 定义动作和状态actions=['A','B','C','D']states=['S0','S1','S2','S3','S4','...
【强化学习】python 实现 q-learning 例四(例二改写) 将例二改写成面向对象模式,并加了环境! 不过更新环境的过程中,用到了清屏命令,play()的时候,会有点问题。learn()的时候可以勉强看到:P 0.效果图 1.完整代码 相对于例一,修改的地方: Agent 五处:states, actions, rewards, get_valid_actions(), get_...