经典控制任务（Q学习/策略梯度）

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环境：使用OpenAI Gym提供的环境，如CartPole或MountainCar。
) j4 b, G. N7 R6 G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。
2 z" g, t+ ~+ a" \1 p# u
环境安装
8 X2 I) Y; i; K8 K3 B5 a7 I+ ?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。
3 z& D4 n! w6 n" q% n
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：

1. import gym, J1 O8 k. A  C$ I9 B: g
   
2. import numpy as np( A6 ?% x+ G( Y
   
3. $ G2 n9 w# ~1 K  k/ C
   
4. # 初始化环境! r9 J$ D0 I$ W7 Q4 B! q
   
5. env = gym.make('CartPole-v1')
   ; G# h& i7 `4 B5 r( m* t4 e
6. n_actions = env.action_space.n
   \" u8 y! s1 j6 H# y- W9 z
7. n_states = env.observation_space.shape[0]+ x5 w& C; z' z
   
8. 
   7 R  [; _+ d  J$ ~
9. # 初始化Q表
   ' _5 G& s6 _. z
10. Q = np.zeros((n_states, n_actions))
    1 E5 _) T2 z$ E
11. 
      X' k& [1 x) J# c
12. # 超参数
    3 M  D% [8 }4 b: i# q
13. alpha = 0.1  # 学习率, d* U3 F, ^2 G6 s0 L9 o
    
14. gamma = 0.99  # 折扣因子( ^2 w$ T6 X4 o! ~
    
15. epsilon = 0.1  # 探索率. n5 k& k8 _$ q) y/ T
    
16. 4 |9 H. R+ q) [5 h2 W# D\" a: e
    
17. # 训练过程
    % g) H1 N$ u0 y  Z( x: n
18. for episode in range(1000):
    : t2 Z1 l0 J# z1 ^
19.     state = env.reset(). o- L# K* \- |; N0 M, z( G
    
20.     done = False. @. E% ~& \% g9 G, m
    
21.     \" @; Y3 k# e5 S5 P$ l! U9 Q\" g
    
22.     while not done:1 v& p1 q! v4 K% F/ \+ @$ p# ?
    
23.         # epsilon-贪婪策略进行动作选择+ D' R5 l; k. _7 z
    
24.         if np.random.rand() < epsilon:
    2 W: o8 A7 o3 O+ C2 B
25.             action = env.action_space.sample()  # 探索3 f8 o; @  p9 J3 G+ a
    
26.         else:
    5 d& d% X; l0 ~0 s
27.             action = np.argmax(Q[state, :])  # 利用
    0 H& e\" c4 z8 F! Q* A
28. . z( ~; n. t4 C5 _( W! p
    
29.         # 执行动作
    ' s; M' }* q( A+ L: @
30.         next_state, reward, done, _ = env.step(action)
    & Y! n2 e\" s) H. z1 Q
31.         ; e4 e5 m& N# M
    
32.         # Q表更新: I, c1 ~: u5 J; |8 K7 X8 b
    
33.         Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
    , r. A( ^: K% J5 b7 N, p% D
34.         5 p1 ~1 \2 l. D1 A2 F\" ?. |7 c8 j
    
35.         state = next_state
    / G% |. C/ Y4 [\" A5 _2 }/ z) ?1 I9 J
36. % M* @9 O, [% k
    
37. # 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。
. O9 i7 R1 |4 n! p7 P
' ^: C6 r$ W6 v2 K2 @. C1 }$ p# l9 `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。

) K: T5 @: f3 e7 h* Z# {
( K" f6 f! z# i& `2 D* }2 q! }. v