基于值迭代的PyTorch强化学习算法

最新推荐文章于 2025-12-02 17:06:56 发布
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本文介绍了使用PyTorch实现值迭代强化学习算法的过程。通过建立一个简单的网格世界环境，利用贝尔曼方程迭代更新值函数以逼近最优策略。最终，根据值函数确定了最优行动策略，展示了解决强化学习问题的方法。

强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。值迭代是强化学习中一种经典的方法，它通过学习值函数来确定最优的行动策略。在本文中，我们将使用PyTorch实现基于值迭代的强化学习算法。

首先，我们需要定义强化学习问题中的环境。在这个示例中，我们将考虑一个简单的网格世界环境，其中智能体可以在网格上移动，并根据其位置获得奖励或惩罚。我们使用一个2D矩阵来表示网格世界，其中每个单元格可以是普通状态、奖励状态或惩罚状态。

import numpy as np

# 定义网格世界环境
class GridWorld:
    def __init__(self, size):
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