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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
2 H+ m/ B4 N3 X
import numpy as np6 P, H\" Z\" q, j
2 q3 s; ]. R\" f5 R! X
# 初始化环境
( I, P9 c' q- Z) c6 L\" b
env = gym.make('CartPole-v1')$ A! p+ F1 S( P) @- D1 c: D/ B
n_actions = env.action_space.n
! L$ }0 X3 J1 [3 a
n_states = env.observation_space.shape[0]
' R3 y3 W3 d7 O2 K, l' j- _
2 o0 J1 S) X$ S+ K$ K5 d8 @2 U
# 初始化Q表 Z) c\" Q9 `+ m
Q = np.zeros((n_states, n_actions))
* @* b6 M( n5 @8 m
. K# V$ j' f; @* S7 \. W3 G
# 超参数( S9 h0 \- ~( H- b% a& b& V6 J
alpha = 0.1 # 学习率' o) [) x- y: C
gamma = 0.99 # 折扣因子
: F* `2 d/ F! P' o
epsilon = 0.1 # 探索率0 H6 [7 Y2 o* n. P
: \ v3 o5 Z, Q2 X6 ?( p7 l6 Y1 d
# 训练过程
; |, _# J8 V/ P8 q: t( x1 l
for episode in range(1000):
7 X! e3 s& R/ N* r
state = env.reset()+ D8 A/ j' u0 @& }6 S7 s
done = False' q# C7 [: |2 O% R R v9 Q
3 t5 g3 ^* v, z! R
while not done:
( D! G1 }$ D0 e5 k/ z
# epsilon-贪婪策略进行动作选择
+ }/ @, K0 i$ ^/ m: N, B0 e W
if np.random.rand() < epsilon:
! [& W1 f# M! s1 Y6 i
action = env.action_space.sample() # 探索
4 ~5 R( U( e% v1 H; L
else:
6 v\" {: o! v' A+ u, b
action = np.argmax(Q[state, :]) # 利用# U0 [3 `7 i f5 l, C h
% F! f2 m* Z4 [; a$ l( [* v; ]
# 执行动作- [( S% Y6 Z0 _6 m: |* R/ w. n$ p
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
% p& ~, X: a\" s) B P
* K: L7 F1 n4 ]# S! E
# Q表更新; T6 g; W# {3 ], E. B
Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
0 v\" _( N' F2 e. r! I' D; E
) j. V7 L! E# i
state = next_state! S0 I9 H* l/ b5 M' K+ u
6 n1 O- D7 b' e& O2 K. F
# 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