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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 gym1 h# L: H. V. a7 B5 C4 E( Z
import numpy as np* z6 s2 t! ^+ m7 W# _
$ x& ]$ ~; g5 l5 T: F4 _) N
# 初始化环境
1 k2 ]7 G: {, b; z- l; [' {* S ]
env = gym.make('CartPole-v1')
4 g3 F- m6 Y% J1 F\" c
n_actions = env.action_space.n& f$ B: W, W8 ]9 \
n_states = env.observation_space.shape[0]
+ c7 t/ e9 T4 c) j* J' k& O1 k
$ p* X% u* K' ^\" n4 L+ }
# 初始化Q表9 Z% w! N# D- L+ P! @2 M
Q = np.zeros((n_states, n_actions))
( a# Q( r2 I; l+ y3 N8 z$ a
* f& G: G7 H& W6 y% Q
# 超参数
' k/ N\" L8 W$ |
alpha = 0.1 # 学习率9 E7 j% S5 t; B
gamma = 0.99 # 折扣因子
. H9 f7 e# a0 k! T# b
epsilon = 0.1 # 探索率
4 ~8 m8 A$ A4 J3 U
' t6 D! o9 X0 ]3 r# b: p
# 训练过程1 }* I1 |5 t2 [* N\" b7 c
for episode in range(1000):5 |; s' ^7 Z; N* P/ z
state = env.reset()# j3 M0 I: L# O5 o! [: @' U+ r
done = False
6 W* j C& `! H7 L) [
$ v0 T6 \- W1 J6 Z
while not done:9 g\" ]! |: \' h
# epsilon-贪婪策略进行动作选择4 B# Y) Y# {& T( A
if np.random.rand() < epsilon:5 e( V9 K4 C2 _$ K
action = env.action_space.sample() # 探索
: b/ t ^ |4 q% L4 M7 Z
else:\" H. Q- H8 T; d; K
action = np.argmax(Q[state, :]) # 利用
* F9 u4 ^1 H0 {5 W1 u
5 o- x/ N& d: ^8 y
# 执行动作
' V) w( ^- V\" A9 }. n4 p
next_state, reward, done, _ = env.step(action)' K4 }* I1 g8 {
! n' M0 A+ J) Y# s
# Q表更新1 ]5 h/ d+ T( P* ~, x
Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])' M! @- s6 F! u: M9 ?% a
; w' E5 _* ]/ w' s
state = next_state
3 q, F3 @% C6 y, I5 w
7 g/ o- b, Q. c& a& t7 x* y
# 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