14、强化学习算法的实现与神经网络基础

y9z0a1b

于 2025-11-10 15:58:09 发布

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分类专栏：强化学习实战入门文章标签：强化学习价值迭代 Q学习

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强化学习算法的实现与神经网络基础

1. 价值迭代代码测试

在实现算法后，需要对代码进行测试。可以使用规划算法结合 GridWorld 进行测试，以下是一个示例代码，用于创建 GridWorld、进行规划、评估单一策略并可视化结果：

public static void main(String [] args){
    GridWorldDomain gridDomain = new GridWorldDomain(11, 11);
    gridDomain.setTf(new GridWorldTerminalFunction(10, 10));
    gridDomain.setMapToFourRooms();
    // 80% 的概率朝预期方向移动
    gridDomain.setProbSucceedTransitionDynamics(0.8);
    SADomain domain_sa = gridDomain.generateDomain();
    // 初始化智能体到初始状态 (0, 0)
    State st = new GridWorldState(new GridAgent(0, 0));
    // 设置价值迭代，折扣因子为 0.99，初始值函数将所有状态初始化为 0，在状态空间上运行 30 次迭代
    ValueIterationTutorial valueIteration = new
      ValueIterationTutorial(domain_sa, 0.99, new SimpleHashableStateFactory(), new ConstantValueFu