机器学习与人工智能：强化学习面试编程题解析

机器学习与人工智能：强化学习面试编程题解析

强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习领域中的一个重要分支，它通过智能体（Agent）与环境的交互学习来达到最优决策的目标。在强化学习的应用中，我们经常需要使用编程语言来实现算法和模型。本文将介绍一些强化学习相关的面试编程题目，并提供相应的源代码。

1. 强化学习任务：FrozenLake

问题描述：FrozenLake 是一个经典的强化学习任务，它是一个简单的冰湖环境，智能体需要从起点 S 出发，避开冰湖上的洞（H），并找到宝藏（G）。智能体可以通过向上、向下、向左、向右四个方向移动。

要求：请使用 Python 实现一个强化学习智能体，使用 Q-learning 算法来训练智能体，并最终输出其找到宝藏的路径。

import numpy as np

# 定义 FrozenLake 环境
class FrozenLake:
    def __init__