23、计算机游戏中的深度学习：Q学习与神经网络应用

计算机游戏中的深度学习：Q学习与神经网络应用

在计算机游戏的领域中，Q学习是一种重要的强化学习方法。不过，传统的Q函数存在无限递归的问题，在实际应用中面临诸多挑战。

1. Q函数及其局限性

Q函数原本是一个假设的完美函数，但它是无限递归的，无法直接应用于代码。为了在代码中使用，一种方法是设置向前查看的最大动作数量。以下是一个示例代码：

def q(state, action, reward_func, apply_action_func,  
actions_for_state_func, max_actions_look_ahead,  
discount_factor=0.9):
    new_state = apply_action_func(state, action)
    if max_actions_look_ahead > 0:
        return reward_func(new_state) + discount_factor \
        * max(q(new_state, new_action, reward_func,  
        apply_action_func, actions_for_state_func,  
        max_actions_look_ahead-1) 
for new_action in actions_for_state_func(new_state))
    else:
        return reward_func(new_state)

这里， state <