30、深度强化学习的探索与应用

深度强化学习的探索与应用

1. 深度强化学习基础实践

1.1 环境搭建与随机行动

在深度强化学习的实践中，首先要进行环境的搭建。以下是相关代码：

import numpy as np
import gym

np.random.seed(42)
env = gym.make('CartPole-v0')
env.seed(42)
nb_actions = env.action_space.n
input_shape = (1, env.observation_space.shape[0])

observation = env.reset()
for t in range(200):
    env.render()
    act = env.action_space.sample()
    obs, rwrd, done, info = env.step(act)
    if done:
        print("Episode concluded after %i timesteps" % (t+1))
        break
env.close()

这段代码的操作步骤如下：
1. 设置随机种子，确保结果的可重复性。
2. 使用 gym.make 创建环境。
3. 重置环境，获取初始观测值。
4. 进行200次迭代，每次随机选择一个动作执行。
5. 当满足结束条件时，输出结束信息并关闭环境。

1.2 Q学习与DQN实现

为了构建基于深度学