强化学习实例题目做题
时间: 2025-04-18 17:02:05 浏览: 12
### 强化学习实例题目及解答
#### 题目一:迷宫寻路问题
在一个简单的二维网格环境中,有一个智能体(agent),该环境有多个状态(state)表示不同的位置。某些格子是障碍物,无法通行;而其他格子可以自由移动。目标是从起始点到达终点。
##### 解答:
为了求解这个问题,可以选择使用 Q-learning 方法[^1]。此方法不需要环境模型就能工作得很好,并且能够逐步优化策略(policy)以获得更高的奖励(reward)。具体来说,在每次迭代过程中,agent 将执行如下操作:
- 根据当前所处的状态 s 和已有的行动价值函数 q(s,a), 选取动作 a;
- 执行选定的动作并观察到下一个状态 s' 及即时回报 r;
- 更新对应于 (s, a) 的估计值 Q 值,即调整对未来可能得到的最大累积折扣收益 E[R|s,a] 的预期。
```python
import numpy as np
def update_q_table(q_table, state, action, reward, next_state, alpha=0.1, gamma=0.9):
best_next_action = np.argmax(q_table[next_state])
td_target = reward + gamma * q_table[next_state][best_next_action]
td_error = td_target - q_table[state][action]
q_table[state][action] += alpha * td_error
return q_table
```
#### 题目二:倒立摆控制(CartPole)
这是一个经典的连续空间中的平衡任务,其中小车可以在水平轨道上左右滑动,目的是保持竖直放置在其上的杆不倾倒。这个例子被广泛用于测试各种强化学习算法的效果。
##### 解答:
采用 Actor-Critic 结构来处理此类具有连续动作域的任务更为合适。这里有两个主要组件——actor 负责决定采取何种行为,critic 则评估这些决策的好坏程度。两者共同作用下不断改进整体性能直至收敛至最优解法。
```python
class PolicyNetwork(nn.Module):
def __init__(self, n_input, n_output, hidden_size=24):
super(PolicyNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(n_input, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, n_output)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
logits = self.fc3(x)
return F.softmax(logits, dim=-1)
policy_net = PolicyNetwork(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n).to(device)
optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=learning_rate)
```
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