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#
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=46#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 = Qlearning(a...
"""Deep Q Learning:支持离散/连续状态&动作空间,无需 target network 实现稳定高效学习作者: Surfer Zen @https://www.zhihu.com/people/surfer-zenURL: https://zhuanlan.zhihu.com/p/6760622732024 年 01 月注:1. 本代码遵循 MIT 开源协议2. 仅供学习使用,如需在学术论文中使用本代码或本文观点,请进行合...
[1]ifmax_index.shape[0]>1:max_index=int(np.random.choice(max_index,size=1))else:max_index=int(max_index)max_value=Q[action,max_index]# Q learning formulaQ[current_state,action]=R[current_state,action]+gamma*max_value# Update Q matrixupdate(initial_state,action,gamma)#---# Training...
完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87390631 由于现实世界中并不能获取全部的state以及全部的action,因此值迭代方法在很多问题上还是会有局限性。这时用到的就是Q Learning方法了,对于上述两个问题他会这样解决: 计算的时候不会遍历所有的格子,只管当前状态,当前格子的reward 值 ...
强化学习QLearning 代码实现 QLearning论文 #导入包 import numpy as np import pandas as pd import time 定义参数 np.random.seed(2) N_STATES=6 #最开始的距离离保障的距离 ACTIONS=['left','right'] #行为 EPSILON=0.9 #选择动作概率,90% 的情况选择最优动作.10%选择随机动作...
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Deep Q Learning的python代码 deep learning with python second edition,这一章标题为机器学习的基本原理,其中有很详细的讨论。4.1机器学习的4个分支4.1.1监督学习给定样本集合,学习将输入数据映射到已知目标。大部分的都属于这种。包括optical character rec
强化学习Q-Learning Python可视化代码 训练智能体移动到目标点 Pygame 本项目是一个简单的Q-learning算法在pygame环境下的实现,训练一个自主学习的智能体(agent)在一个5x5的网格环境中移动,使得智能体能够以最大概率到达目标位置。 学习规则: - 智能体(蓝色圆点)可以在一个5x5的网格环境中移动,目标是到达右下角的...
求混合动力汽车能量管理方面的Q-learning算法代码和DP代码。