机器学习笔记 - 基于强化学习的贪吃蛇游戏

已于 2023-10-12 17:38:25 修改
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 强化学习 智能体 代理 人工智能 贪吃蛇
于 2023-09-30 08:34:58 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/133299498
本文介绍了一种使用深度强化学习训练贪吃蛇游戏智能体的方法。通过深度Q学习，智能体在与环境的交互中逐渐学习最佳策略，最终能够达到50分以上。文章详细阐述了游戏环境、代理的创建以及训练过程，展示了智能体从随机行为到形成可靠策略的演变。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、关于深度强化学习

        如果不了解深度强化学习的一般流程的可以考虑看一下下面的链接。因为这里的示例因为在PyTorch 之上实现深度强化学习算法。

机器学习笔记 - Deep Q-Learning算法概览深度Q学习是一种强化学习算法，它使用深度神经网络来逼近Q函数，用于确定在给定状态下采取的最佳操作。Q函数表示在特定状态下采取特定行动并遵循特定策略的预期累积奖励。在 Q-Learning 中，Q 函数随着智能体与环境交互而迭代更新。深度 Q 学习可用于各种应用，例如游戏、机器人和自动驾驶汽车。Cartpole 环境是最著名的经典强化学习问题之一（强化学习领域的“Hello, World!”）。一根杆子连接到一辆小车上，小车可以沿着无摩擦的轨道移动。杆子开始时是直立的，目标是通过控制小车来防止杆子翻倒。https://skyd

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（20-2-01）基于强化学习的贪吃蛇游戏：应用强化学习（1）强化学习环境+神经网络模型
码农三叔
09-12 520
在强化学习（RL）中，环境是代理将学习和执行操作的“场所”，在我们的例子中，环境是经过调整的Silly Snake游戏，使其可以由AI来玩。请看下面的代码，现了一个强化学习环境用于训练AI玩贪吃蛇游戏。类SillySnakeGameAi定义了游戏的环境，包括初始化游戏窗口、设置游戏状态、处理游戏逻辑和用户界面更新。游戏逻辑包括蛇的移动、食物的放置、碰撞检测和奖励机制。AI 通过 playStep 方法采取行动，得到奖励，并根据当前状态更新游戏。
（20-1）基于强化学习的贪吃蛇游戏：项目介绍+游戏准备
码农三叔
09-12 483
将使用强化学习和一个简单的神经网络进行训练。对于神经网络，我们将使用 PyTorch。我们使用的游戏是一个用 Python 编写的贪吃蛇游戏，使用了 pygame 模块。在这个笔记本中，我们可能无法看到它的实际运行，但它会被训练，我们可以观察到它的进展！我会添加一些游戏和训练过程在我本地机器上运行的图片。当然，我也鼓励你在一个可以看到游戏窗口的地方运行这个代码。
强化学习qlearning算法训练贪吃蛇
07-22
利用qlearing算法训练贪吃蛇，模型在2000次循环内取得很好的效果，属于伯克利人工智能导论课cs188中的作业
python版AI贪吃蛇
weixin_37559696的博客
11-29 983
本文转自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NDI1MjkwNA==&mid=2247484020&idx=1&sn=73aa1452ddba05ae233e3e4a3aaa2ad6&chksm=fc4c9bf3cb3b12e5877f0bfc64c819bf7ffc302d1ad473ed3bea618cc923e978c...
人工智能的贪食蛇
09-27
C语言，人工智能的贪食蛇，有挺大几率吃到满屏的，很酷。人工智能的贪食蛇，有挺大几率吃到满屏的，很酷。人工智能的贪食蛇，有挺大几率吃到满屏的，很酷。
python贪吃蛇教学_10分钟教你用Python打造一个AI贪吃蛇
weixin_39620535的博客
12-01 335
愉快的开始最近在修一门叫Python基础的课，然后匆忙之中做了这个AI贪吃蛇想交个大作业，结果老师的结课作业是给定了题目，我真是……首先说明一点哈，此AI非彼AI。今天要讲的AI贪吃蛇还是传统意义上遍历图的找路算法编写的，并不是利用机器学习进行学习控制的哈。关于贪吃蛇Python编写贪吃蛇的教程此前已经写过了，相关的传送门可以戳：那么今天的AI贪吃蛇就是在此基础上完成的，加了AI相关的功能。具体的...
Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能
04-18
一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法. AI 的目的是让蛇尽可能的吃更多的食物，直到吃满整个地图。 使用方法 编译与运行： $ make $ make run 为了解详细使用方法, 请查看主函数main()
用Python实现强化学习训练AI玩转贪吃蛇游戏
最新发布
zzjlhlcd的博客
03-13 713
（键盘敲击声突然停止）我盯着屏幕里又一次撞墙的贪吃蛇，第327次训练失败记录在日志里。这个看似简单的游戏AI，让我在连续三周的深夜调试中深刻理解了强化学习的魔鬼细节——。记得第一次尝试时，我天真地给吃到食物+10分，死亡-10分。结果AI学会了在原地无限转圈，因为这样既不会死也不会得分，完美规避风险。这就像新人在团队里只做最安全的需求，虽然不会犯错，但永远无法成长。（画外音：这AI深谙职场生存之道）
大模型相关基础知识学习
qq_52234528的博客
06-07 1719
学习大模型的笔记
Python-SnakeAI使用遗传算法训练一个神经网络来玩贪吃蛇
08-11
SnakeAI - 使用遗传算法训练一个神经网络来玩贪吃蛇
Python-使用遗传算法和深度学习训练AI来玩贪吃蛇的游戏
08-10
使用遗传算法和深度学习训练AI来玩贪吃蛇的游戏
tcsai.py 基于Pygame的AI贪吃蛇的Python实现
07-24
贪吃蛇ai，基于Pygame的AI贪吃蛇的Python实现，用的是2维数组，按0 键开始，基于Pygame的AI贪吃蛇的Python实现
贪吃蛇程序源码
04-30
修复了随机函数bug 体验更佳 设有加减速按键 纯c vc6.0完美运行
【人工智能】教你如何让 AI 赢得贪吃蛇游戏----强化学习（初探）
qq_25218219的博客
06-26 3369
最近刷知乎看到了一个训练贪吃蛇的视频，自己也想实现一下（正好完成人工智能最后的大作业）。 在网上搜索了好久，也没看见一个完整的代码，只能靠自己了， 所以，冻手，冻手...........
【Python】 基于Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏（源码+论文）【独一无二】
测试开发自动化
07-26 2335
贪吃蛇环境模块：定义了游戏规则、状态空间、动作空间，并实现了环境的重置和步进逻辑。Q-learning 算法代理模块：实现了 Q-learning 算法，用于学习和决策游戏中的动作选择。游戏窗口模块：使用 Tkinter 创建图形界面展示游戏过程，并与环境和 Q-learning 代理进行交互。该设计使得贪吃蛇游戏能够通过强化学习算法进行自动训练，并通过图形界面展示训练过程。👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 强化贪吃蛇 ” 获取，拿来即用。👈👈👈。
63行代码完美实现html5 贪吃蛇游戏
蜗牛的精神
06-25 6079
以前也很少关注html5，感觉选择html已经慢慢成为趋势，想了解下。就找了个游戏学习了，写完这个游戏感觉html5和js结合很紧密，如果js不是特别好。估计需要先补习下js，这个只是个人的建议，不一定准确。还有一个就是，思维和逻辑要特别清楚，不然写游戏可能很痛苦。      贪吃蛇，最主要的功能点： 1，蛇的移动        2，改变蛇的方向    3，放置食物   4，增加舍身  5,怎么
视频：训练一个神经网络来玩贪食蛇
机器学习算法与Python学习
08-02 1846
最近在Youtube （www.youtube.com/watch?v=zIkBYwdkuTk ）看到的一个视频《SnakeAI：Training a Neural N...
智能贪吃蛇-学习记录
ZhangyunqingGC的博客
12-26 755
智能蛇的设计
让AI玩一千万次贪吃蛇
引用原创内容标明出处即可
02-24 1573
如果让人工智能来玩贪吃蛇游戏，会发生什么？
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