上海做网站开发的公司最近的新闻摘抄

前言

SARAS，假设环境状态和动作状态都是离散的。利用动作价值矩阵来进行行为的预测。其主要就是利用时序差分的思想，对动作价值矩阵进行更新。

代码实现

import gymnasium as gym
import numpy as npclass sarsa():def __init__(self, states_n, action_n, greedy_e=0.1):self.Q = np.zeros((states_n, action_n)) #动作价值矩阵self.greedy_e = greedy_e #随机探索的概率self.states_n = states_n #环境状态个数self.action_n = action_n #行动状态个数self.gamma=0.9 #价值衰减值self.lr=0.1 #学习率def predict(self, states):action_list=self.Q[states]#先拿出对应的行#再取出对应价值最大的行为，如果有重复则在重复项中随机选取，返回索引action=np.random.choice(np.flatnonzero(action_list==action_list.max()))return actiondef act(self, states):'''由对应环境产生对应的行动@param states: 当前环境@return: 行动动作'''if np.random.uniform() < self.greedy_e:#是否采取随即探索action = np.random.choice(np.arange(self.action_n))#随机探索else:action = self.predict(states) # 根据行动价值矩阵进行预测return actiondef learning(self,state,action,reward,next_state,next_action,does):'''学习更新参数@param state: 环境状态@param action: 采取的行动@param reward: 回报@param next_state: 采取行动后的下一个环境状态@param next_action: 下一个环境状态对应的行为@param does: 游戏是否结束@return:'''current_q=self.Q[state,action] #取出对应的行动价值if does: #查看是否已经完成游戏，完成则直接将当前回报作为下一个行动价值next_q=rewardelse:# 计算当前回报和下一个环境状态和下一个行动对应的价值，加和next_q=reward+self.gamma*self.Q[next_state,next_action]self.Q[state,action]+=self.lr*(next_q-current_q) #时序差分，更新行动价值矩阵def train():env = gym.make("FrozenLake-v1", render_mode="human")#初始化游戏环境obs,info=env.reset()#重置位置agent=sarsa(env.observation_space.n,env.action_space.n)#初始化模型action = agent.act(obs)#预测行为num=0while True:num+=1# 由行为产生回报和下一个环境状态next_obs, reward, done, truncated, info = env.step(action)#预测下一个动作next_action=agent.act(obs)# 更新参数agent.learning(obs,action,reward,next_obs,next_action,done)obs=next_obsaction=next_action# 判断游戏是否结束或者中断，是则重置游戏if done or truncated:obs, info = env.reset()if num % 100 == 0 :env.close()if __name__ == '__main__':train()