tensorflow4:创建一个简单的强化学习游戏

本文介绍了如何运用Deep Q Network(DQN)进行深度强化学习,通过游戏界面像素和得分训练AI,展示了一个从游戏小白到高手的过程。文章包括基本游戏的实现和强化学习代码,结果显示AI逐渐增强能力。为了运行代码,建议在GPU环境下,并提供了解决Python OpenCV依赖的安装指南。

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Deep Q Network是DeepMind最早(2013年)提出来的,是深度强化学习方法。最开始AI什么也不会,通过给它提供游戏界面像素和分数,慢慢把它训练成游戏高手。这里首先给出一个基本的游戏例子,然后再给出强化学习方法。
1.基本游戏

#coding=utf-8
import pygame
from pygame.locals import *
import sys
BLACK =(0,0,0)
WHITE = (255,255,255)

SCREEN_SIZE = [320,400]#屏幕大小
BAR_SIZE = [20,5]#挡板大小
BALL_SIZE = [15,15]#球的尺寸

class Game(object):
    def __init__(self):
        pygame.init()
        self.clock = pygame.time.Clock()#定时器
        self.screen = pygame.display.set_mode(SCREEN_SIZE)
        pygame.display.set_caption('Simple Game')

        self.ball_pos_x = SCREEN_SIZE[0]//2 - BALL_SIZE[0]/2
        self.ball_pos_y = SCREEN_SIZE[1]//2 - BALL_SIZE[1]/2
        #ball 移动方向
        self.ball_dir_x = -1 #-1:left 1:right
        self.ball_dir_y = -1# -1:up

        self.ball_pos = pygame.Rect(self.ball_pos_x,self.ball_pos_y,BALL_SIZE[0],BALL_SIZE[1])

        self.score =0
        self.bar_pos_x = SCREEN_SIZE[0]//2 - BAR_SIZE[0]//2
        self.bar_pos = pygame.Rect(self.bar_pos_x,SCREEN_SIZE[1]-BAR_SIZE[1],BAR_SIZE[0],BALL_SIZE[1])

    def bar_move_left(self):#左移
        self.bar_pos_x = self.bar_pos_x - 2

    def bar_move_right(self):
        self.bar_pos_x = self.bar_pos_x + 2

    def run(self):
        pygame.mouse.set_visible(0) #移动鼠标不可见
        bar_move_left =False
        bar_move_right = False
        while True:
            for event in pygame.event.get():
                if event.type == QUIT:
                    pygame.quit()
                    sys.exit()#接收到退出事件后退出程序

                elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN and event.button ==1:#鼠标左键按下
                    bar_move_left = True
                elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONUP and event.button == 1: #左键弹起
                    bar_move_left = False
                elif event.type == pygame.MOUSEBUTTONDOWN and event.button == 3:#右键
                    bar_move_right = True
                elif event.type == pygame.MOUSEBUTTON
好的,以下是一个简单强化学习程序,使用了 TensorFlow 和 OpenAI Gym 模块: ```python import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v0') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon)) ``` 这个程序使用了深度 Q 学习算法,训练一个神经网络模型来学习在 CartPole 游戏中如何选择动作。它通过与环境交互来收集数据,然后使用经验回放方法来训练模型。在训练过程中,ε-贪心策略用于平衡探索和利用之间的权衡。最终,模型可以在游戏中取得高分数。
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