强化学习入门：掌握智能体与复杂环境的互动

人工智能

2023-08-01 07:17:38

强化学习：智能体在不确定性中的试错之旅

什么是强化学习？

强化学习是一种训练人工智能 (AI) 智能体在未知的环境中做出最优决策的方法。与传统机器学习不同，强化学习不需要明确的数据集或规则。相反，智能体通过与环境交互和接收反馈（奖励或惩罚）来学习。

强化学习的核心概念

智能体： 与环境交互并根据奖励优化行为的实体。
环境： 智能体所在的世界，可能很复杂且不确定。
奖励： 智能体在采取行动后收到的反馈，可以是正面的或负面的。
动作： 智能体可采取的不同行为。
状态： 环境的当前状态，由智能体感知。
策略： 智能体在不同状态下选择动作的规则。
价值函数： 智能体在不同状态下采取不同动作所获得的长期奖励的期望值。

强化学习算法

存在多种强化学习算法，包括：

值迭代： 一种动态规划算法，计算价值函数。
策略迭代： 一种迭代算法，计算最优策略。
Q学习： 一种免模型算法，学习最优策略。
SARSA： 另一种免模型算法，学习最优策略。
深度强化学习： 将深度学习技术应用于强化学习。

代码示例：

import numpy as np

# 创建环境
env = gym.make('CartPole-v0')

# 创建智能体
agent = PPOAgent()

# 训练智能体
for episode in range(1000):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = agent.act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.learn(state, action, reward, next_state, done)
        state = next_state

# 评估智能体
rewards = []
for episode in range(100):
    state = env.reset()
    done = False
    episode_reward = 0
    while not done:
        action = agent.act(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        episode_reward += reward
        state = next_state
    rewards.append(episode_reward)

print("平均奖励：", np.mean(rewards))