Q learning--强化学习系列文章3_强化学习冰湖prism代码-优快云博客

本文是强化学习系列的第三篇文章，重点介绍Q学习，一种重要的价值迭代算法。通过学习Q表，智能体能够做出最优决策。我们将探讨Q学习的基本原理，并结合实例展示其在解决复杂问题中的应用。

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 Q learning 

 
 强化学习例子----穿越冰湖的游戏 

 
  FrozenLake environment是OpenAI公司（特斯拉公司的老板的另外一个公司，主要研究AI技术）开发的一个环境，这个环境可以让开发者用来练习和测试各种强化学习算法。 

 
 代码： 

env = gym.make('FrozenLake-v0')

 
 冰封的湖面有4X4个小格子组成，这些小格子有一个是穿越游戏的起点，有些是安全结实的冰面，有些是危险的会陷下去的冰面，有一个是穿越湖面的终点。游戏者每走一步，将会获得一个奖赏值0，除非游戏者成功到达终点，将会获得一个奖赏值1。另外，这个游戏的另一个随机因素是强风，环境中会随机挂起强风，把游戏者刮到随机的位置。这样其实没有确定的一定成功的游戏策略，但整个环境的还是相当稳定，能够训练出能够稳定躲避危险，并到达目的地的游戏策略。 

 
 所以我们的目标是开发、训练一个模型，这个模型能够成功的完成这个游戏。 

 
 如何把强化学习过程数学表示？---马尔科夫决策过程（MDP） 

 
  如何用数学形式表示深度学习问题：MDP（马尔科夫决策过程，Markov Decision Process）。  

 
 一个状态与行动对（State, Action），代表在状态State的情况下，执行了动作Action。其后后续将导致两个结果，一个是得到一个立即收益Reward，另外一个结果就是从从一个State转换到另一个State。这种状态转移的过程就构成了MDP。这个过程（例如一局游戏）中只包含了有限的State，Action和Reward的集合。 

 
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