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。
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：

1. import gym
   - E$ e3 ?2 l. Z! e  g
2. import numpy as np3 e& G. k# e4 e8 a/ Y) N\" m  F
   
3. 
   . G; ]4 x8 y! _2 n* u1 c; H* {' f
4. # 初始化环境) k* p3 o$ n8 r7 z; e
   
5. env = gym.make('CartPole-v1')8 i* o; ]+ b6 B9 r7 g% O& V1 u
   
6. n_actions = env.action_space.n/ c6 e( g: |0 S6 h1 ~! P
   
7. n_states = env.observation_space.shape[0]
   1 r  E& y1 A6 C# Z\" Q4 S9 h
8. ! n) U; z5 e; b
   
9. # 初始化Q表
   1 a  o1 L  Z/ _
10. Q = np.zeros((n_states, n_actions))
    % m4 I\" u3 j3 U5 Q! v
11. 
    ) |0 L& g. }3 g' y6 D: I8 R; M
12. # 超参数
    / a- D* V. `: U( \
13. alpha = 0.1  # 学习率0 K5 N/ o1 W, v' r
    
14. gamma = 0.99  # 折扣因子! v% J, }6 D+ S. t, z% B1 F
    
15. epsilon = 0.1  # 探索率
    $ h, M; S: E- A. }1 l3 k) j% R
16. % j2 B+ a  Z6 a  Y' e4 x5 D0 X
    
17. # 训练过程& S' K5 U' ^: Z6 Y
    
18. for episode in range(1000):8 `6 g( a, m; c. @0 g
    
19.     state = env.reset(). h2 z$ d3 q9 s, C2 y
    
20.     done = False% c+ @! N6 i\" w+ R
    
21.     * @2 d; n/ O  j) t, b& t! _
    
22.     while not done:2 L: j8 A+ c# B; C3 `3 R; X
    
23.         # epsilon-贪婪策略进行动作选择
    & D& ~7 J1 i0 `* h! X1 f- d2 G
24.         if np.random.rand() < epsilon:/ }: v: c/ \1 P: F0 U5 c& F
    
25.             action = env.action_space.sample()  # 探索  ]; |6 T, i5 ]  a
    
26.         else:/ u! l) w1 p6 i3 e7 S
    
27.             action = np.argmax(Q[state, :])  # 利用
    ' i2 J. I  D! k
28. ; D  [; G/ ~( n
    
29.         # 执行动作
    : K/ s- z7 K6 N8 ~, h
30.         next_state, reward, done, _ = env.step(action)) E; r4 o$ P# J# n- |) H
    
31.         , p1 [2 i: u1 n* v2 \0 F
    
32.         # Q表更新! c2 z: c8 U. N! N6 C$ `
    
33.         Q[state, action] = Q[state, action] + alpha * (reward + gamma * np.max(Q[next_state, :]) - Q[state, action])3 T) O7 }. R& D& q% T
    
34.         
    9 N$ v8 G7 g6 [, Y2 Y
35.         state = next_state$ Q+ ~0 I( H6 Q, T  [9 v/ x
    
36. 
    9 |7 E+ z; Q6 x: I/ ^! y
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。

' S" Y% A( |6 \) t' @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。
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