西湖大学强化学习代码

### 关于西湖大学强化学习代码资源 针对特定机构如西湖大学的强化学习代码，通常这些资源会集中在GitHub仓库或是由该校教授和研究人员发布的个人页面上。然而，在公开渠道中直接找到标记为“来自西湖大学”的强化学习项目可能具有一定挑战性，因为很多学术成果不一定带有明显的学校标签。 对于希望获取高质量的强化学习实现代码而言，可以关注那些知名学者或研究团队的工作，他们即使不在职于某一所具体高校也可能与之有关联合作。例如，如果西湖大学有参与某些开源社区活动，则可以通过追踪相关贡献者来间接了解其工作[^1]。 另外一种方法是从通用角度出发探索优秀的强化学习教程及其实现案例： #### 使用DQN算法解决CartPole环境问题 下面给出的是基于PyTorch框架的一个简单示例程序，用于说明如何构建并训练一个深度Q网络(DQN)，这是强化学习领域内非常经典的方法之一: ```python import gymnasium as gym import torch from collections import deque, namedtuple class DQN(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super().__init__() self.fc = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(input_size, 24), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(24, 24), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(24, output_size) ) def forward(self, x): return self.fc(x) def select_action(state, policy_net, epsilon=0.1): sample = random.random() if sample > epsilon: with torch.no_grad(): action_values = policy_net(state).max(dim=-1)[1].view(-1, 1) return action_values.item(), None else: return env.action_space.sample(), "exploration" env = gym.make('CartPole-v1') policy_net = DQN(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n) for episode in range(10): # 进行多轮游戏循环 state, _ = env.reset() done = False while not done: action, reason = select_action(torch.tensor([state]), policy_net=policy_net) next_state, reward, terminated, truncated, info = env.step(action) done = terminated or truncated # 更新状态 state = next_state print("完成一轮简单的模拟") ``` 此段代码展示了怎样创建一个基本版本的DQN模型，并通过`gym`库中的`CartPole`环境来进行初步测试。虽然这段代码并非出自西湖大学的研究人员之手，但它提供了一个良好的起点去理解强化学习的实际应用方式[^2]。