17、基于进化策略的强化学习与遗传算法实践

基于进化策略的强化学习与遗传算法实践

在强化学习领域，进化策略是一种独特且有效的优化方法。下面将通过两个具体的例子，详细介绍如何运用遗传算法进行优化，一个是字符串进化的简单示例，另一个是在 CartPole 环境中训练智能体的实践。

字符串进化的遗传算法

首先，我们通过一个简单的字符串进化示例来理解遗传算法的基本原理。我们的目标是从随机字符串群体中进化出目标字符串，例如 “Hello World!”。

算法步骤

1. 初始化随机字符串群体 ：创建一个由随机字符串组成的初始群体。
2. 评估适应度 ：计算每个字符串与目标字符串的相似度，作为其适应度得分。
3. 选择高适应度的父母 ：根据适应度得分，选择高适应度的字符串作为父母。
4. 重组 ：将父母字符串进行重组，生成新的子代字符串。
5. 变异 ：对子代字符串进行随机变异，引入新的遗传信息。
6. 重复步骤 2 - 5 ：直到达到指定的代数或收敛条件。

代码实现

import random
from matplotlib import pyplot as plt
from difflib import SequenceMatcher

# 定义字符集和目标字符串
al