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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
1 P4 J) r: d1 f- K
import numpy as np\" V* q1 x, B# A- a! H- `
3 _# Y/ f/ Z u: i/ S- K
# 初始化环境& R$ Q! H' ~$ F& B6 p- W0 u! O
env = gym.make('CartPole-v1')% J) ?# I2 Y7 Z' X
n_actions = env.action_space.n
) s3 I! c8 U\" v' S' l3 e
n_states = env.observation_space.shape[0]
6 P& ?4 M; i: U$ i% `
% }* H+ Y& ^7 E+ i; p- T, O, l: N
# 初始化Q表
8 ?1 s& o: N1 @& A% z/ Z# s
Q = np.zeros((n_states, n_actions)), A7 T! B7 _4 r) R: [, s+ I
% E3 u' \$ s E+ s+ w1 G8 t
# 超参数
7 v) r' z' [3 {* |
alpha = 0.1 # 学习率: k$ J: }\" C( |3 h' C
gamma = 0.99 # 折扣因子7 [5 V& u* [! ?
epsilon = 0.1 # 探索率
+ y. N4 N( P: {/ b4 s; ~: M p6 S/ y
. C/ U0 L8 p2 u5 k2 t' b
# 训练过程
& |3 G; h t+ X3 U- U5 ^
for episode in range(1000):# C' ?4 l0 E3 t6 @
state = env.reset()
+ I: i% V) L9 k/ U: Q
done = False
5 `9 G9 `$ g5 b\" m* r7 z1 q) X9 I
2 H' u2 W0 x, b3 U* I
while not done:9 _: j8 q' d! u# l: K2 Z
# epsilon-贪婪策略进行动作选择9 l) ~4 q) r; N9 d; f) {) Q
if np.random.rand() < epsilon:
$ @7 n\" Z8 `& h; n2 C
action = env.action_space.sample() # 探索4 a. r: ~; M M7 h3 L1 d
else:: m\" S8 N7 j% a: B g* Y+ r0 |; U
action = np.argmax(Q[state, :]) # 利用2 D4 v u9 u- C- D. t
1 @1 x. X. x0 V6 G. u- B) d5 e
# 执行动作
: M/ h! v' E: Y i8 [5 t+ V+ A/ t
next_state, reward, done, _ = env.step(action)9 Z6 k/ f S# ]\" F3 B
+ D$ u- b* w* h
# Q表更新
8 \7 W# P# R\" c& p+ x* q& E
Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])
3 }\" B: V+ ~4 O5 \1 d
/ r, v# Z' Q- s6 ^
state = next_state
! D: T; f7 E! \0 M
) t$ r8 X2 X3 T- Z
# 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