经典控制任务（Q学习/策略梯度）

2744557306

环境：使用OpenAI Gym提供的环境，如CartPole或MountainCar。
0 q& o) |2 \. Q, j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。
) x& N0 H8 Q7 l' Q% t! e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。

' Z! J/ W4 U) ?8 _环境安装
7 E! K, u/ W( f$ C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。
6 V& T+ \( ~; i+ e$ Z, O
Q学习示例
/ U/ P9 z; T  c7 JQ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' s\" z* ^, @9 @$ @1 }\" h2 V7 O
   
2. import numpy as np
   8 F7 N# K8 Z2 \* B4 w% n
3. 
   / q3 R& K7 j1 U3 n* G; a
4. # 初始化环境
   : u) k) {5 l$ j- ~: r
5. env = gym.make('CartPole-v1')
   # \6 D$ Q8 B6 F4 S- E; B
6. n_actions = env.action_space.n  D0 L3 P\" J% m$ |8 Q4 V% O% P
   
7. n_states = env.observation_space.shape[0]
   \" m7 F* o2 R+ H2 i4 ]. I: d
8. 
   ( i; ^! _7 o$ R  y, Z\" t2 ~
9. # 初始化Q表
   ' a, q0 Z9 n. `  L$ C& f6 m( ~
10. Q = np.zeros((n_states, n_actions))
    - i; M' @+ M# X+ N* c. T3 U6 a
11. 9 S2 V8 m9 k: S/ k  M+ `
    
12. # 超参数
    7 _& F6 z* P: u: v
13. alpha = 0.1  # 学习率1 T6 Y1 P7 m0 @. ~% J: y
    
14. gamma = 0.99  # 折扣因子  H# \0 q. v8 Q; r
    
15. epsilon = 0.1  # 探索率
    / g$ p4 A+ Q% g( N4 k# z
16. : t1 K3 U# f) l
    
17. # 训练过程
    ; R* W$ Z5 P5 [1 E) \/ i$ G
18. for episode in range(1000):
    , B, U- s6 g$ B7 Z% ~
19.     state = env.reset()
    \" ?# f# Z, C3 Z! t5 z
20.     done = False
    , `# w- @5 `8 V1 ^# t- _( ]. B! X
21.     : o# ]! }) }1 S. ]/ }6 Y) ~
    
22.     while not done:
    \" l% `% m3 T8 Z8 N0 H+ C
23.         # epsilon-贪婪策略进行动作选择! Z; f8 a/ h6 S5 E- O
    
24.         if np.random.rand() < epsilon:& p4 e2 W4 @1 |$ p
    
25.             action = env.action_space.sample()  # 探索
    % T% }/ O- X/ w. [* _8 e2 v, a
26.         else:
    \" [+ o1 j% d4 ]7 {3 h
27.             action = np.argmax(Q[state, :])  # 利用
    # n: G$ v- }( t, \9 @- I3 ^) p6 L, _
28. & _$ z/ W. `1 R) l, R, D7 I# {) _7 k
    
29.         # 执行动作/ ?# h6 @0 \2 W  @6 o7 s2 {4 U+ J( J
    
30.         next_state, reward, done, _ = env.step(action)
    - v% a4 O2 p8 n7 Z* F, j$ J' [
31.         
    5 i! N+ G\" Q; W& L1 y
32.         # Q表更新
    5 Y\" B1 q7 D- M\" S+ K1 L\" a
33.         Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
    9 b2 `: C: L% N* N2 |9 b9 j+ a' X. w
34.         2 h' O: x+ H5 X
    
35.         state = next_state: C4 R7 T\" a2 y- j' l\" o
    
36. & E+ z7 x$ C- B3 ?! V; H\" ^
    
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。

% {; b+ X& y( Z$ w策略梯度
3 Y9 e- P" @1 f2 b, Y; s1 z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。
4 ?* W/ R% \0 b5 g7 r2 s; W
* ?6 c* O- D& B* I* B- E! @

! g6 y- H- p8 `$ r* f+ r, W