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经典控制任务（Q学习/策略梯度）

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电梯直达

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发表于 2024-3-31 16:41 |只看该作者 |倒序浏览

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环境：使用OpenAI Gym提供的环境，如CartPole或MountainCar。
任务：训练一个智能体控制杆保持平衡或者车辆达到山顶。
挑战：尝试不同的强化学习算法和调整其参数来提高智能体的性能。
在强化学习中，Q学习和策略梯度是两种经典的算法，适用于解决各种控制任务。下面提供一个概念性的示例来说明如何使用Q学习算法在CartPole环境中训练智能体。

环境安装
首先，确保你已经安装了gym库。如果没有，你可以通过运行pip install gym来安装它。

Q学习示例
Q学习是一种无模型的强化学习算法，可以用于学习动作价值函数（即Q函数）。以下是一个使用Q学习在CartPole环境中训练智能体的基础框架：

import gym
* F( \: T# {/ x- ?
import numpy as np6 E) F- W- J. p m
' s# t% y% [9 |
# 初始化环境8 T) [4 C% J0 m# h6 _
env = gym.make('CartPole-v1')
2 x$ Y, z\" U. l a0 G4 M
n_actions = env.action_space.n- G5 T% L, s3 D# C6 Y\" N
n_states = env.observation_space.shape[0]; {) N; E3 [( w( K1 z9 g5 Q
& G' E# d: k# E1 k4 {
# 初始化Q表4 }5 n. z/ P! k, Z5 c1 N
Q = np.zeros((n_states, n_actions)): B# u) ~' }5 B8 v
2 j, K2 x3 G/ T
# 超参数, R& ]. T2 W8 J2 @
alpha = 0.1 # 学习率& k; y/ ~! K$ A# K* c
gamma = 0.99 # 折扣因子
p6 P0 l* Q K( H( L2 Q2 ] t
epsilon = 0.1 # 探索率\" P7 ]1 e) H: z, f5 D0 k2 w3 s\" }
! V\" N, B Y. f9 U# b
# 训练过程! m, a$ [\" m) X/ @4 J, ?
for episode in range(1000):
3 ^, N! O& q& Z
state = env.reset()
' o+ |& `# l0 _8 J: L* u\" G
done = False
4 y+ U9 L) Y+ `$ m x, y7 ~
% F, Z% ?- v8 V* j
while not done:* U, y# v8 R; L3 P
# epsilon-贪婪策略进行动作选择
: z! O$ o/ Q9 u* P5 n4 [
if np.random.rand() < epsilon:* a' F7 \4 W3 U' @$ y) t5 X
action = env.action_space.sample() # 探索
* U9 }. C! c& C1 e- m. Q8 n
else:
7 h; H/ t* O* w, ^. ?
action = np.argmax(Q[state, :]) # 利用9 L7 W. F1 N4 @\" ?$ l\" b
7 M\" m8 m7 F' [5 h) D. c* @9 @, v* x
# 执行动作$ G' w) B! t$ `! O9 W; f
next_state, reward, done, _ = env.step(action); ]\" T x/ n! C, Z. X
* P+ j& P2 t$ Z, b0 k$ X( V+ V
# Q表更新
\" ~# w+ `4 c1 N, B
Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])5 R3 a9 H* }\" }9 d
0 ]4 x) G0 T# E6 B3 @4 [4 k, N
state = next_state ^0 Q& r) A9 Y' h' V/ M+ L0 T1 x& n1 ^
D: V8 `4 p! w; ]3 h; v. c
# 测试智能体

复制代码

请注意，这里的代码只是一个概念性的框架。实际上，由于CartPole环境的状态空间是连续的，直接使用这种方法无法高效实现。你需要对状态空间进行离散化，或使用深度Q网络（DQN）等方法来处理连续状态空间。

策略梯度
策略梯度方法直接对策略进行参数化，并通过梯度上升来优化策略。与Q学习等价值基方法不同，策略梯度方法属于策略基方法。

zan