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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: W; n5 {2 F+ w\" Y
import numpy as np) ?\" h, P9 n* x
; ?4 o* V! ~1 s
# 初始化环境
3 r\" D( h2 q3 b) f& G$ v/ c
env = gym.make('CartPole-v1')! y+ k7 u. S9 d- H' Y
n_actions = env.action_space.n7 P# Y1 R9 {+ Y, B
n_states = env.observation_space.shape[0]
( b! Z# f, I- `$ G ^, Q
4 K- `( _. P* f1 h: K
# 初始化Q表
- E0 h% p$ U2 p( t1 h* p0 p
Q = np.zeros((n_states, n_actions))8 _; v! u) @\" O5 V8 r
8 A0 |1 M( v; X1 N* G: v
# 超参数
0 i5 z+ x! C/ x( ~, m; C\" y& x
alpha = 0.1 # 学习率5 f! |3 w\" q0 U6 v/ N7 C, J
gamma = 0.99 # 折扣因子
; ]. Z6 M* P# j e
epsilon = 0.1 # 探索率8 a% A( O: }! _3 w: l. s
' s9 b W3 K: {
# 训练过程
( b a, V2 Y+ V# _# k, s. o
for episode in range(1000):; Y G9 x4 a$ R& D) I- u$ i
state = env.reset()\" b6 }. C9 B, v- M$ b1 K. J
done = False
; n% z6 B\" f$ M1 [* A3 ?
; A+ v9 v+ z3 {\" B
while not done:
' P7 ]% L) _2 ^
# epsilon-贪婪策略进行动作选择4 N( U0 _0 ] W& E1 e( M
if np.random.rand() < epsilon:, n4 b\" G e6 \7 |/ B
action = env.action_space.sample() # 探索
9 _4 H3 C- Y8 O1 d, ] X% Z
else:: F( @8 K) y5 G9 e5 V* ]) S
action = np.argmax(Q[state, :]) # 利用1 _$ S) X T4 d
! A9 |\" L7 ]/ y' G: I. W
# 执行动作* s$ T' w\" U' m' E' U1 F
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
1 u. s. n/ X& Y5 M5 X! r
4 A( I; M( J! U. x, b u- s
# Q表更新
% x4 ^/ _) i& L }
Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])% A\" F; M2 x- w
\" K' C' P+ B2 e4 M. v* @\" P
state = next_state6 o o. _: E' t. o' o* U% d
% u9 A6 O, i5 N9 k8 a
# 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