放弃在QT小游戏里面嵌入Q-learning的python脚本，用C++实现了Q-learning与游戏交互

博主尝试将Q-learning的Python脚本应用于QT小游戏，以实现强化学习的智能控制。通过调整状态、动作和奖励，设计了游戏规则。在C++中实例化Python的Q-table遇到困难，如参数类型匹配和程序中断。最终决定放弃嵌入Python脚本，改为使用C++直接实现Q-learning，简化问题并得到收敛的Q数组。博主意识到Q-table的初始化、奖励设置和探索性行为对算法效果的影响，并总结了RL在游戏中应用的两种方式及其优缺点。

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一直想给这个游戏加一个RL的大脑。
我为了确定要用到哪些状态，和动作，以及奖励，回合的定义。
我设想了一个最简单逻辑，此处存活的敌机群它们的x坐标的平均值avg_x，以及我方飞机的x坐标m_hero.m_X，让我方飞机向敌机群靠近打击，avg_x比m_hero.m_X小则向右移动，avg_x比m_hero.m_X大则向左移动。

动作：action:一维，0表示不动，1表示向左移，2表示向右移。
奖励：子弹碰到一架敌机则记1分
回合结束：我方飞机的机身与敌方飞机的机身发生碰撞。

状态的设置可以是很多情况：
Atari游戏是直接把游戏界面的像素点组成的数组作为状态，数据量太大了。必须要用带神经网络的RL算法。
我想的状态是:敌机群的平均x坐标，我那个游戏界面有多宽就有多少种状态，外加我方飞机的x坐标。
还可以进一步简化状态：0：敌机群在我方飞机左边；1：敌机群在我方飞机右边；

目前的问题：我还没有交互呢，只是把Q-learning的python脚本嵌入进去了，让他不报错，它就卡的不要不要的。