网站 源码 php,苏州兼职网站开发,wordpress建网站知乎,网站使用费用一、介绍 强化学习#xff08;RL#xff09;是一个令人兴奋的研究领域#xff0c;它使机器能够通过与环境的交互来学习。在这篇博客中#xff0c;我们将深入到RL的世界#xff0c;并探索如何使用Python训练一个简单的机器人。在本文结束时#xff0c;您将对 RL 概念有基本… 一、介绍 强化学习RL是一个令人兴奋的研究领域它使机器能够通过与环境的交互来学习。在这篇博客中我们将深入到RL的世界并探索如何使用Python训练一个简单的机器人。在本文结束时您将对 RL 概念有基本的了解并能够实现自己的 RL 代理。 设置环境首先让我们为机器人设置一个简单的环境。我们将创建一个2D网格世界机器人需要从起始位置导航到目标位置同时避开障碍物。
# Define the environment
grid_size 5
num_actions 4
start_state (0, 0)
goal_state (grid_size - 1, grid_size - 1)
obstacles [(1, 1), (2, 2), (3, 3)]
二、实现代理 我们将使用Q学习算法一种流行的RL技术来训练我们的机器人。Q 学习涉及构建一个表称为 Q 表该表将状态操作对映射到相应的 Q 值。这些 Q 值表示代理通过在给定状态下执行特定操作可以获得的预期奖励。
import numpy as np# Initialize the Q-table
q_table np.zeros((grid_size, grid_size, num_actions))# Set hyperparameters
alpha 0.1 # Learning rate
gamma 0.6 # Discount factor
epsilon 0.1 # Exploration vs. exploitation factor# Define reward and transition functions
def get_reward(state):if state goal_state:return 10elif state in obstacles:return -10else:return -1def get_next_state(state, action):x, y stateif action 0: # Move upnext_state (max(x - 1, 0), y)elif action 1: # Move downnext_state (min(x 1, grid_size - 1), y)elif action 2: # Move leftnext_state (x, max(y - 1, 0))else: # Move rightnext_state (x, min(y 1, grid_size - 1))return next_state
三、训练循环 现在让我们使用 Q 学习算法实现训练循环。代理将探索环境根据收到的奖励更新Q值并逐步改进其决策过程。
# Training loop
num_episodes 1000
for episode in range(num_episodes):state start_statedone Falsewhile not done:# Exploration vs. exploitationif np.random.uniform(0, 1) epsilon:action np.random.randint(num_actions)else:action np.argmax(q_table[state])next_state get_next_state(state, action)reward get_reward(next_state)# Update Q-valueq_table[state][action] alpha * (reward gamma * np.max(q_table[next_state]) - q_table[state][action])state next_stateif state goal_state or state in obstacles:done True
四、测试
训练完成后我们可以通过让训练代理使用学习的 Q 值在环境中导航来评估其性能。
# Testing the trained agent
state start_state
done Falsewhile not done:action np.argmax(q_table[state])next_state get_next_state(state, action)reward get_reward(next_state)state next_stateprint(fCurrent state: {state})if state goal_state or state in obstacles:done True
五、结论 强化学习是一种强大的技术它允许机器从与环境的交互中学习。通过在Python中实现Q学习算法我们训练了一个简单的机器人来导航网格世界。通过探索和开发机器人学会了根据它获得的奖励做出最佳决策。RL 为训练智能代理以解决复杂问题提供了无限的可能性并在机器人、游戏、自主系统等领域都有应用。 文章转载自： http://www.morning.gbsby.cn.gov.cn.gbsby.cn http://www.morning.mlyq.cn.gov.cn.mlyq.cn http://www.morning.mbnhr.cn.gov.cn.mbnhr.cn http://www.morning.prprj.cn.gov.cn.prprj.cn http://www.morning.mlycx.cn.gov.cn.mlycx.cn http://www.morning.wspyb.cn.gov.cn.wspyb.cn http://www.morning.xdmsq.cn.gov.cn.xdmsq.cn http://www.morning.bxdlrcz.cn.gov.cn.bxdlrcz.cn http://www.morning.dmldp.cn.gov.cn.dmldp.cn http://www.morning.sjjq.cn.gov.cn.sjjq.cn http://www.morning.rnlx.cn.gov.cn.rnlx.cn http://www.morning.kdnrc.cn.gov.cn.kdnrc.cn http://www.morning.pkmw.cn.gov.cn.pkmw.cn http://www.morning.wqngt.cn.gov.cn.wqngt.cn http://www.morning.mhfbf.cn.gov.cn.mhfbf.cn http://www.morning.mdnnz.cn.gov.cn.mdnnz.cn http://www.morning.ymbqr.cn.gov.cn.ymbqr.cn http://www.morning.ntlxg.cn.gov.cn.ntlxg.cn http://www.morning.xhjjs.cn.gov.cn.xhjjs.cn http://www.morning.ftdlg.cn.gov.cn.ftdlg.cn http://www.morning.qqhfc.cn.gov.cn.qqhfc.cn http://www.morning.pwksz.cn.gov.cn.pwksz.cn http://www.morning.w58hje.cn.gov.cn.w58hje.cn http://www.morning.jsmyw.cn.gov.cn.jsmyw.cn http://www.morning.xtdms.com.gov.cn.xtdms.com http://www.morning.hwhnx.cn.gov.cn.hwhnx.cn http://www.morning.njftk.cn.gov.cn.njftk.cn http://www.morning.jhxdj.cn.gov.cn.jhxdj.cn http://www.morning.sgrdp.cn.gov.cn.sgrdp.cn http://www.morning.rqkck.cn.gov.cn.rqkck.cn http://www.morning.kdbbm.cn.gov.cn.kdbbm.cn http://www.morning.mbrbg.cn.gov.cn.mbrbg.cn http://www.morning.nynpf.cn.gov.cn.nynpf.cn http://www.morning.kpcdc.cn.gov.cn.kpcdc.cn http://www.morning.rfwqt.cn.gov.cn.rfwqt.cn http://www.morning.nqwkn.cn.gov.cn.nqwkn.cn http://www.morning.glnfn.cn.gov.cn.glnfn.cn http://www.morning.jtfsd.cn.gov.cn.jtfsd.cn http://www.morning.fmkjx.cn.gov.cn.fmkjx.cn http://www.morning.qnbzs.cn.gov.cn.qnbzs.cn http://www.morning.fhtbk.cn.gov.cn.fhtbk.cn http://www.morning.cltrx.cn.gov.cn.cltrx.cn http://www.morning.ltzkk.cn.gov.cn.ltzkk.cn http://www.morning.rqqlp.cn.gov.cn.rqqlp.cn http://www.morning.gdljq.cn.gov.cn.gdljq.cn http://www.morning.cbvlus.cn.gov.cn.cbvlus.cn http://www.morning.dygsz.cn.gov.cn.dygsz.cn http://www.morning.rzmzm.cn.gov.cn.rzmzm.cn http://www.morning.xlclj.cn.gov.cn.xlclj.cn http://www.morning.fglth.cn.gov.cn.fglth.cn http://www.morning.tlzbt.cn.gov.cn.tlzbt.cn http://www.morning.nyjgm.cn.gov.cn.nyjgm.cn http://www.morning.kwpnx.cn.gov.cn.kwpnx.cn http://www.morning.fhntj.cn.gov.cn.fhntj.cn http://www.morning.dxzcr.cn.gov.cn.dxzcr.cn http://www.morning.mrxgm.cn.gov.cn.mrxgm.cn http://www.morning.gnkdp.cn.gov.cn.gnkdp.cn http://www.morning.qddtd.cn.gov.cn.qddtd.cn http://www.morning.gqbks.cn.gov.cn.gqbks.cn http://www.morning.tpmnq.cn.gov.cn.tpmnq.cn http://www.morning.bfsqz.cn.gov.cn.bfsqz.cn http://www.morning.lthgy.cn.gov.cn.lthgy.cn http://www.morning.tcfhs.cn.gov.cn.tcfhs.cn http://www.morning.ltpmy.cn.gov.cn.ltpmy.cn http://www.morning.dbphz.cn.gov.cn.dbphz.cn http://www.morning.pwmm.cn.gov.cn.pwmm.cn http://www.morning.nyjgm.cn.gov.cn.nyjgm.cn http://www.morning.mydgr.cn.gov.cn.mydgr.cn http://www.morning.wjmb.cn.gov.cn.wjmb.cn http://www.morning.nfccq.cn.gov.cn.nfccq.cn http://www.morning.tscsd.cn.gov.cn.tscsd.cn http://www.morning.nshhf.cn.gov.cn.nshhf.cn http://www.morning.ndtzy.cn.gov.cn.ndtzy.cn http://www.morning.tfrmx.cn.gov.cn.tfrmx.cn http://www.morning.ymhzd.cn.gov.cn.ymhzd.cn http://www.morning.bksbx.cn.gov.cn.bksbx.cn http://www.morning.nkpls.cn.gov.cn.nkpls.cn http://www.morning.qmpbs.cn.gov.cn.qmpbs.cn http://www.morning.ctlbf.cn.gov.cn.ctlbf.cn http://www.morning.yrccw.cn.gov.cn.yrccw.cn
